【AI知识点】交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism）
交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism） 是一种在深度学习中广泛使用的技术，尤其在序列到序列（sequence-to-sequence）模型和Transformer 模型中被大量应用。它主要用于不同输入之间的信息交互，使模型能够有效地将来自不同来源的上下文进行对齐和关注，
【Python机器学习】Logistic回归——从疝气病症预测病马的死亡率
数据中的缺失值是个非常棘手的问题
sheng的学习笔记-AI-归纳逻辑程序设计（ILP）
归纳逻辑程序设计采用自底向上的规则生成策略，直接将一个或多个正例所对应的具体事实(grounded fact)作为初始规则，再对规则逐步进行泛化以增加其对样例的覆盖率。泛化操作可以是将规则中的常量替换为逻辑变量，也可以是删除规则体中的某个文字。为简便起见，暂且假定“更好(X,Y)”仅决定于(X,Y)
机器学习中空间和时间自相关的分析：从理论基础到实践应用
空间和时间自相关是数据分析中的两个基本概念,它们揭示了现象在空间和时间维度上的相互依赖关系。
【AI知识点】残差网络（ResNet，Residual Networks）
残差网络（ResNet，Residual Networks） 是由微软研究院的何凯明等人在 2015 年提出的一种深度神经网络架构，在深度学习领域取得了巨大的成功。它通过引入残差连接（Residual Connection） 解决了深层神经网络中的梯度消失（Vanishing Gradient） 问
智能工厂的设计软件 中的AI操作系统的“三维时间”（历时/共时/等时）构建的“能力成熟度-时间规模”平面
三套设计 “三维度时间”的维度【数】/“三向度空间”的向度量【量】和“双深度时空值”的【值】分别为 程序的三种变点 （程序横切点（表面构造类Class的 切点）/程序竖分点（ 内建类型Type的埋点）/程序纵插点（外创方法Method的插点））给出了它们全部的 符号学意义(符号学本身的sign 意义
【AI大模型】深入Transformer架构：解码器部分的实现与解析
由N个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明:解码器层中的各个部分，如，多头注意力机
特征工程在营销组合建模中的应用：基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计
因果推断方法为特征工程提供了一个更深层次的框架，使我们能够区分真正的因果关系和简单的统计相关性。
人工智能【AI】：未来的驱动力
人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。这包括诸如语音识别、图像识别、自然语言处理和机器学习等领域。人工智能可以定义为使计算机系统执行通常需要人类智能的任务的技术，如视觉识别、语言理解、决策和学习。AI的历史可以追溯到20世纪40
lintsampler：高效从任意概率分布生成随机样本的新方法
``` lintsampler ``` 是一个纯Python实现的库，能够高效地从任意概率分布中生成随机样本。
物理 + 人工智能 = 2024年诺贝尔物理学奖
近日，2024年诺贝尔物理学奖颁发给了机器学习与神经网络领域的研究者，这是历史上首次出现这样的情况。这项奖项原本只授予对自然现象和物质的物理学研究作出重大贡献的科学家，如今却将全球范围内对机器学习和神经网络的研究和开发作为了一种能够深刻影响我们生活和未来的突出成果。机器学习和神经网络凭借其高效、准确
【增量学习】7种典型场景
所有训练样本属于同一个任务，并分批到达。
基于OpenFOAM和Python的流场动态模态分解：从数据提取到POD-DMD分析
本文探讨了Python脚本与动态模态分解(DMD)的结合应用。我们将利用Python对从OpenFOAM模拟中提取的二维切片数据进行DMD计算。这种方法能够有效地提取隐藏的流动模式,深化对流体动力学现象的理解。
信息论、机器学习的核心概念：熵、KL散度、JS散度和Renyi散度的深度解析及应用
本文深入探讨了信息论、机器学习和统计学中的几个核心概念：熵、KL散度、Jensen-Shannon散度和Renyi散度。这些概念不仅是理论研究的基石，也是现代数据分析和机器学习应用的重要工具。
数据准备指南：10种基础特征工程方法的实战教程
特征工程是将原始数据转化为更具信息量的特征的过程。本文将详细介绍十种基础特征工程技术，包括其基本原理和实现示例。
自动驾驶技术：人工智能驾驶的未来
自动驾驶技术作为人工智能（AI）和汽车工业结合的关键领域，正在全球范围内迅速发展。本文将详细介绍自动驾驶技术的国内外现状、未来发展前景、技术优势，以及与之相关的政策支持，并提供部分代码示例。
人工智能发展简史 | 梦开始的地方：M-P模型
追溯人工神经网络的源头，是由神经生理学家麦卡洛克（Warren S. McCulloch）与自学成才的数学家皮茨（Walter Pitts）提出的神经网络逻辑演算模型。1943年，McCulloch 和 Pitts 一同发表论文《神经活动内在思想的逻辑演算》（A logical calculus o
Java生成图片_基于Spring AI
过去，使用Java编写AI应用时面临的主要困境是没有统一且标准的封装库，开发者需自行对接各个AI服务提供商的接口，导致代码复杂度高、迁移成本大。如今，Spring AI Alibaba的出现极大地缓解了这一问题，它提供了兼容市场上主流生成任务（如文本生成、图像生成等）的标准化Java接口，极大简化了
机器学习——解释性AI（Explainable AI）
机器学习——解释性AI（Explainable AI）解释性AI（Explainable AI）——让机器学习模型更加透明与可信什么是解释性AI？解释性AI的常见方法示例代码：使用SHAP解释随机森林模型示例代码：使用LIME解释随机森林分类器解释性AI的优势结语解释性AI（Explainable
多模态AI：原理、应用与未来展望
多模态AI技术正引领着人工智能的发展方向，通过融合多种数据类型，提供更智能的解决方案。尽管面临诸多挑战，未来的多模态AI系统将变得更加智能、自适应和强大，推动各行各业的智能化进程。通过不断探索和创新，我们将迎来一个更加智能化的未来。
