MATLAB神经网络拟合工具的使用
使用MATLAB神经网络拟合工具箱的流程。
第五周周报：深度学习经典网络模型（三）
本周跟着李宏毅老师的课程，主要学习了生成式对抗网络中的无限制生成、去噪扩散概率模型、自监督学习中常用的预训练模型BERT和GPT，以及在目标领域中无标记数据时需要用到的迁移学习。本文将结合课程以及自身理解，介绍以上经典的神经网络模型。本周的学习到此结束，同时也完成了深度学习经典神经网络的基础理论学习
跟着李沐动手学深度学习（一）
本篇文章为李沐老师线性神经网络的学习笔记。使用Python编程语言及其强大的科学计算库（PyTorch）来实现线性回归模型。通过编写代码、运行实验和观察结果，我们将更加直观地理解线性回归模型的工作原理。
一文彻底搞懂大模型参数高效微调（PEFT）
最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。更多实战和面试交流，加入我们。
7.2 Transformer：具有里程碑意义的新模型——自注意力模型
自此，不管是学术界，还是工业界均掀起了基于Transformer的预训练模型研究和应用的热潮，并且逐渐从NLP领域延伸到CV、语音等多项领域。Transformer模型是一个具有里程碑意义的模型，它的提出催生了众多基于Transformer网络结构的模型，特别是在2018年预训练模型BERT的提出，
大模型参数——详细介绍
大模型参数——详细介绍
Qwen2-1___5B-Instruct 推理
Union[List[Dict[str, str]], List[List[Dict[str, str]]]], 一个字典列表，其中每个字典包含 'role' 和 'content' 键，表示至今的对话记录。Optional[List[Dict[str, str]]] = None, 一个字典列表，
使用 Python TorchRL 进行多代理强化学习
本文将深入探讨如何使用 TorchRL 解决 MARL 问题,重点关注多代理环境中的近端策略优化(PPO)。
智能新时代：探索【人工智能】、【机器学习】与【深度学习】的前沿技术与应用
这篇文章深入探讨了人工智能、机器学习、深度学习、算法和计算机视觉的核心概念，并通过丰富的代码示例展示了这些技术在实际应用中的具体实现。通过理论与实践的结合，读者不仅能够理解这些复杂的技术概念，还能掌握在不同场景下如何有效地应用这些技术，进而为进一步的学习和研究奠定坚实的基础。
CUDA11.8+cudnn9.2.1 win10安装教程
由于目前NVIDIA官网已经将原来的使用压缩包安装cudnn修改为使用安装包安装，但是在网上搜索之后发现对于该问题的解决方案描述比较少，所以综合了一些以往教程，自己摸索出一套安装方法，供各位参考。一、安装包的下载CUDA下载在下载前大家需要在NVIDIA控制面板里查看本机显卡最高能够支持的CUDA版
揭秘LoRA：利用深度学习原理在Stable Diffusion中打造完美图像生成的秘密武器
LoRA作为一种创新的微调技术，通过低秩矩阵分解方法，实现了对大型生成模型的高效微调。在Stable Diffusion模型中，LoRA技术被广泛应用于角色、风格、概念、服装和物体等不同分类的图像生成中。通过结合多个同类型的LoRA模型，并利用AdditionNet调节权重，可以实现更为复杂和定制化
评估指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1 Score）
人工智能、评估指标、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1 Score）
深入理解GPU内存分配：机器学习工程师的实用指南与实验
给定一个模型架构、数据类型、输入形状和优化器,你能否计算出前向传播和反向传播所需的GPU内存量?
地平线—征程2（Journey 2-J2）芯片详解（2）
本系列文章主要讲解地平线征程2（J2）的相关知识。
手把手教你暗通道先验去雾算法
暗通道先验去雾算法（Dark Channel Prior, DCP）是一种基于图像的去雾技术，由Kaiming He等人在2009年提出。这种算法利用了大气散射模型，通过估计大气光和图像的传输图来去除雾的影响。
Transformer应用之情感分析 - Transformer教程
Transformer模型凭借其自注意力机制在情感分析中展现了强大的能力。本文详细介绍了Transformer模型的基本原理、数据预处理方法以及实际应用实例。无论是企业、研究人员还是政府组织，都能通过Transformer模型获取更深入的情感洞察。Transformer模型凭借其自注意力机制在情感分
学习率调度器简明教程
在机器学习的背景下，学习率（learning rate）是一个超参数，它决定了优化算法（如梯度下降）在尝试最小化损失函数时进行的步长。现在，让我们继续讨论学习率调度程序。学习率调度器（learning rate scheduler）是一种在训练过程中调整学习率的方法，通常会随着训练的进展而降低学习率
Nvidia显卡在深度学习应用中一些概念解释
之前一直在搞深度学习，最近又想着安装一下mamba试一下效果，可以配置环境就花了好长时间，主要还是一些概念没有弄明白，这里记录一下，方便以后查阅。
语义分割快速入门教程（mmsegmentation平台）
让小白快速入门语义分割，少走弯路
人工智能之深度学习
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究和开发模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。AI旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务，包括视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译等。AI的研究可以追溯到20世纪50年代，自此以来，它经历了多次发
