sheng的学习笔记-AI-EM算法
AI学习笔记目录：sheng的学习笔记-AI目录-CSDN博客目录基础知识什么是EM算法EM算法简介数学知识极大似然估计问题描述用数学知识解决现实问题最大似然函数估计值的求解步骤Jensen不等式定义EM算法详解问题描述EM算法推导流程EM算法流程小结EM算法实例基础知识什么是EM算法EM（Expe
深度学习入门到放弃系列 - 阿里云人工智能平台PAI部署开源大模型chatglm3
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AI辅写疑似度：学校是否会查？七个方面为你揭晓答案！
如果你担心AI辅写疑似度过高，可以采取以下策略和建议：合理使用引文和参考文献、避免大段引用、调整AI辅写工具设置以降低相似度、多次查重检测并修改、与导师或同学交流以获取意见和建议等。随着AI技术的发展，越来越多的人开始使用AI辅写工具来提高写作效率。然而，对于学校是否会查AI辅写的疑似度，很多人存在
SUPRA：无须额外训练，将Transformer变为高效RNN，推理速度倍增
SUPRA方法旨在将预训练的大型语言模型（LLMs）转化为RNNs，具体步骤包括替换softmax归一化为GroupNorm，使用一个小型MLP投影queries和keys。
AI的智商如何测试？
AI的智商测试不同于人类的智商测试，因为它涉及到不同类型的智能和功能衡量标准。以下是几种常见的AI智商测试或评估方式：此图片来源于网络1. **功能性测试**：- 对于算法或机器学习模型，可以通过标准化的基准测试来评估其性能，比如在围棋领域的AlphaGo Zero，通过与顶尖人类选手比赛来证明其在
毕业设计：基于深度学习的宠物狗种类识别 人工智能 YOLO
毕业设计：基于深度学习的宠物狗种类识别为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机
【毕业设计】基于深度学习的用户微表情识别系统 人工智能
毕业设计：基于深度学习的用户微表情识别系统融合了先进的深度学习和计算机视觉技术，旨在精确捕捉和识别个体在微妙表情中的情感变化。系统通过大规模微表情数据训练，提高了识别的准确度和实时性，为情感计算和人工智能领域提供了新的研究工具。该设计博文为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视
生成完美口型同步的 AI 数字人视频
在当今数字媒体和人工智能技术的推动下，生成完美口型同步的AI数字人视频成为备受关注的研究领域。本研究旨在开发一种技术，能够实现生成完美口型同步的AI数字人视频，使虚拟人物的口型与语音内容完美匹配。采用了深度学习方法，结合了语音识别、面部运动生成和视频合成技术，以实现这一目标。通过语音识别模型将输入的
2024年5月大语言模型论文推荐：模型优化、缩放到推理、基准测试和增强性能
这篇文章将要总结了2024年5月发表的一些最重要的大语言模型的论文。这些论文涵盖了塑造下一代语言模型的各种主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。
毕业设计：基于深度学习的垃圾图像分类 人工智能 python
毕业设计：基于深度学习的垃圾图像分类通过结合深度学习和计算机视觉技术，我们提出了一种创新的方法来解决垃圾分类的问题。我们采用了改进的网络结构和优化的训练参数，在TrashNet数据集上进行了仿真实验。通过可视化解释和与其他模型的比较，证明了我们的模型在精度和性能上的优越性。这项毕业设计为计算机毕业生
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
本文主要介绍如何使用YOLOv8+BYTETrack+OpenCV实现车辆速度的计算（详细步骤 + 代码)。您是否想过如何实现？在本教程中，我们将探索从对象检测到跟踪再到速度估计的整个过程。本文的实现主要包含以下三个主要步骤，分别是，下面我们将一一介绍其实现步骤。要对视频执行，我们需要迭代视频的帧，
技术前沿 |【人工智能在绘画领域的算法研究与应用进展】
本文综述了人工智能在绘画领域的最新研究算法进展，包括生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）等主流技术。文章首先介绍了AI绘画研究的背景，阐述了人工智能在艺术创作领域的重要性和价值。随后，对GAN、CNN等算法的原理、优缺点以及在绘画领域的应用进行了详细的分析和比较。最后，探讨了AI绘画算法在
【AI植物识别】深度学习与升级版卷积网络：全新花卉信息检测系统
【AI植物识别】深度学习与升级版卷积网络：全新花卉信息检测系统
这个AI换衣项目也太惊艳了吧，看完我整个人都不好了！
以上老秦介绍了AI虚拟试衣技术和OOTDiffusion的本地部署，老秦之前就部署过，也踩了一些坑，所以这次部署比较顺利，如果大家遇到问题，可以加下老秦的AI闲聊群，有空可以帮大家看下问题。
【人工智能】保姆级波士顿房价预测
波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型，如所示。对于预测问题，可以根据预测输出的类型是
MLP多层感知器：AI人工智能神经网络的基石
MLP 是指多层感知器（Multilayer Perceptron），是一种基础人工神经网络模型（ANN，Artificial Neural Network）。MLP 能够将信息逐层重新组合，每层重组的信息经过激活函数的放大或抑制后进入下一层的数据重组，从而实现特征提取和知识获取。
“AI革命再度到来：ChatGPT 4.0中文版免费，一网打尽所有知识需求！“
由于其更大的参数规模和强大的运算能力，ChatGPT 4.0在处理复杂任务和给出更精准、流畅的回答上，表现得有如火箭一般的上升速度。我们的国内技术精英们打造了一项服务公众的工具 - GPT4公益站，包含了GPT4、Claude、Claude100k等高级模型，如此卓越的技术与平等的良知结合，更令人惊
2024年5月计算机视觉论文推荐:包括扩散模型、视觉语言模型、图像编辑和生成、视频处理和生成以及图像识别等各个主题
我们今天总结下2024年5月发表的最重要的论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展，包括扩散模型、视觉语言模型、图像编辑和生成、视频处理和生成以及图像识别等各个主题。
【AI】深度学习——前馈神经网络——全连接前馈神经网络
全连接前馈神经网络可以抽象为信息传播公式，其理论依据为通用近似定理，与机器学习结合可以解决分类问题，对交叉熵损失函数使用梯度下降算法求参数矩阵求导在nndl中以分母布局为主，以链式法则为计算依据，但同时也可采用更为高效的计算方法反向传播算法：第l层的误差项可以通过第 l+1 层的误差项计算得到，前向
【论文】模型大小计算方式（或者叫做权重大小/体积？）单位是MB
可以说成：整个权重文件包含了网络结构和参数，那么这个训练好的权重文件可直接使用，用于嵌入到某些平台或设备上就可以使用了，如果没有训练好的参数，单纯就一个网络结构那在应用中也是没有作用的。那就可以说成是：网络结构定义好了就是一个模型，可用于训练。
