余弦相似度算法进行客户流失分类预测

余弦相似性是一种用于计算两个向量之间相似度的方法,常被用于文本分类和信息检索领域。

论文解读 ——TimesNet 模型

TimeNets 模型

《花雕学AI》15:BingGPT桌面端——尝鲜体验ChatGPT4.0同源技术新Bing的最新成果

本专栏的文章内容涵盖多个方面,比如介绍ChatGPT、New Bing和Leonardo AI等人工智能应用的功能和特点,分析它们的使用方法,提供多种实际案例和故事,让读者深刻了解人工智能的各种应用场景和技术特点。1、无需安装 Microsoft Edge 或浏览器插件:BingGPT桌面端是一个独

反射填充详解ReflectionPad2d(padding)

这种填充方式是以输入向量的边界为对称轴,以设定的padding大小为步长,将输入向量的边界内padding大小的元素,对称填充。1)当padding=(2,2,1,1)时,表示向量以左、右、上、下边界为对称轴,左、右、上、下分别填充宽度为2,2,1,1的元素。1)当padding=(1,2)时,表示

注意力机制(四):多头注意力

多头注意力(Multi-Head Attention)是注意力机制的一种扩展形式,可以在处理序列数据时更有效地提取信息。在标准的注意力机制中,我们计算一个加权的上下文向量来表示输入序列的信息。而在多头注意力中,我们使用多组注意力权重,每组权重可以学习到不同的语义信息,并且每组权重都会产生一个上下文向

探索五大机器学习技术及其应用

机器学习技术探索与应用

使用Statsmodel进行假设检验和线性回归

在本文中,我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。

深度学习常用损失MSE、RMSE和MAE

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通俗易懂的ChatGPT的原理简介

ChatGPT是一种基于Transformer架构和无监督预训练技术的对话生成模型。它是由OpenAI公司推出的一款人工智能技术,具有自然语言理解、文本生成、对话生成等功能,可以实现自动回复、聊天机器人、智能语音助手、知识问答系统、自然语言生成等应用。与传统的对话系统不同,ChatGPT采用了深度学

2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛B题完整数据分析与预测(5.针对完整数据的组合预测-机器学习+深度学习)

最终将该商品未来三个月的商品需求预测出来,并且进一步建立组合预测模型尽心给处理,组合预测最简单的一种方式就是线性加权,以机器学习预测结果作为基准,考虑时间序列的深度学习进行加权,得到最终预测结果。根据验证集对比效果可以看出,按照周的时间粒度预测,模型的泛化能力有所增强。这是因为按照周的时间预测可以保

PyTorch 进行多步时间序列预测详细教程

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Python实现朴素贝叶斯分类器

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多模态模型学习1——CLIP对比学习 语言-图像预训练模型

学了一些多模态的知识,CLIP算是其中最重要也是最通用的一环,一起来看一下吧。CLIP的全称是Contrastive Language-Image Pre-Training,中文是对比语言-图像预训练,是一个预训练模型,简称为CLIP。该模型是 OpenAI 在 2021 年发布的,最初用于匹配图像

将时间序列转换为分类问题

AI工具究竟是帮手还是对手?

近日育碧开发了人工智能工具 Ghostwriter,可以一键生成游戏NPC对话。不少游戏开发者担心AI写手工具的出现会让自己“饭碗”不保,但Swanson表示这个工具只是为了提供第一稿的 barks来减少对话生成工作的繁琐度。AI工具究竟是帮手还是对手?对此你怎么看,一起来聊聊你的看法吧!

当下火爆出圈的 ChatGPT ,你了解多少?

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(文末送18本ChatGPT扫盲书)从一路高歌到遭多国“封杀”,ChatGPT未来将是什么样子?

的问题,梳理了AI及AIGC的发展脉络,描述了ChatGPT的诞生过程,分析了ChatGPT的技术实现原理,讲解了ChatGPT的使用方法、基于API的用例以及在Web3和元宇宙领域的应用,最后对ChatGPT和AI的未来进行了展望。未来,随着计算机硬件技术的不断提高,ChatGPT可以借助更加先进

python姿态检测实现多人多姿态识别python行为识别openpose行为骨骼框架检测动作识别动作检测行为动作分类

将待识别视频序列的每帧静态图像输入训练好的空间通道卷积神经网络,对网络参数进行微调后,进行训练和测试,并输出待识别视频序列的每帧静态图像对应的各个类别的概率值;h和w分别是第t帧静态图像的宽度和高度;步骤三、采集待识别视频序列,将待识别视频序列切割为每帧静态图像来作为训练集和测试集数据,对步骤二训练

AutoGPT也有Web UI了

现在AutoGPT也有了Web UI,在本文中我们将介绍如何通过Web UI使用AutoGPT。