【人工智能与机器学习】基于深度学习CNN的猫狗图像识别
通过Python编程使用CNN卷积神经网络对kaggle猫狗识别数据集训练并进行猫狗识别。（文章内含全部数据集及Python代码）
TaskWeaver创建超级AI Agent
对于更复杂的任务，用户可以定制代码生成和规划的示例。在TaskWeaver中，插件是用于处理过于复杂或需要特定领域知识的任务的专业Python函数，从而减少了所需插件的数量，因为TaskWeaver已经可以处理通用的Python代码生成。在这篇文章中，我们将讨论什么是 TaskWeaver，Task
选择最适合数据的嵌入模型：OpenAI 和开源多语言嵌入的对比测试
本文将OpenAI新模型与开源模型的性能进行实证比较。
人工智能绘画的时代下到底是谁在主导,是人类的想象力,还是AI的创造力?
的推导有相似之处，但区别在于VAE模型中的隐变量Z是一个连续的无穷维向量，而EM算法中的隐变量是离散的。很好的解决了单纯的关键词的控制方式无法满足对细节控制的需要，比微调模型更进一步对图像生成的控制。有了这一系列高斯分布的参数，就可以得到叠加后的P(x)的形式。它基于机器学习和深度学习算法，通过对大
红衣大叔讲AI：Sora技术原理大揭秘
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PHATGOOSE：使用LoRA Experts创建低成本混合专家模型实现零样本泛化
这篇2月的新论文介绍了Post-Hoc Adaptive Tokenwise Gating Over an Ocean of Specialized Experts (PHATGOOSE)，这是一种通过利用一组专门的PEFT模块(如LoRA)实现零样本泛化的新方法
AI快速完成论文初稿靠谱吗?
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人工智能深度学习
深度学习人工智能人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题深度学习其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题机器学习机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的
MindSpore AI科学计算系列 | 化学深度学习模型ChemGPT的性能评估公式拟合
观察到基于transformer的模型预训练损失可以通过数据集或者模型体量的增加而得到明显的改善，该团队为化学设计了一个名为ChemGPT的生成式大语言模型，以研究数据集和模型大小对预训练损失的影响。借鉴CV和NLP领域利用加速神经架构搜索和超参数传递的技术，如TSE、μTransfer，可以加速深
【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失
VGG-19比VGG-16的结构更深，包含更多的卷积层。VGG-19通常会有更多的参数，这可能导致更高的训练成本和更慢的推理速度。尽管VGG-19在理论上可以捕获更复杂的特征，但在实践中，更深的模型并不总是导致更好的性能。实际表现取决于任务和数据集。VGG-16和VGG-19都已被认为是重要的深度学
Mamba详细介绍和RNN、Transformer的架构可视化对比
在本篇文章中，通过将绘制RNN，transformer，和Mamba的架构图，并进行详细的对比，这样我们可以更详细的了解它们之间的区别。
AI辅写疑似度多少正常：Perplexity与Burstiness的解读
通过平衡perplexity和burstiness，结合个性化写作风格的体现和合理使用AI辅写工具，我们可以获得更低的疑似度。通过独特的词汇选择、句式结构和内容编排，创作者可以增加文本的多样性和独特性，从而降低perplexity和burstiness。通过使用这些工具，我们可以更好地了解AI辅写生
AI：133-基于深度学习的工业质检自动化
在当今工业领域，质检是确保产品质量和制造流程可靠性的关键环节。随着人工智能技术的飞速发展，基于深度学习的工业质检自动化成为一项引人注目的创新。本文将深入探讨如何利用深度学习技术实现工业质检的自动化，并提供代码实例以展示其应用。
LiRank: LinkedIn在2月新发布的大规模在线排名模型
LiRank是LinkedIn在2月份刚刚发布的论文，它结合了最先进的建模架构和优化技术，包括残差DCN、密集门控模块和Transformers。
AI：132-基于深度学习的涉案人脸图像识别与敲诈勒索嫌疑分析
人工智能（AI）在不同领域的应用不断拓展，其中基于深度学习的人脸图像识别技术在刑事侦查领域具有巨大潜力。本文将探讨如何利用深度学习算法对涉案人脸图像进行识别，并结合敲诈勒索嫌疑分析，以提高刑事侦查效率。同时，我们将提供一个简单的代码实例，以帮助读者更好地理解这一技术的实现过程。
毕业设计-基于深度学习的水面垃圾目标检测系统 YOLO python 目标检测 人工智能 卷积神经网络 机器学习
毕业设计-基于深度学习的水面垃圾目标检测系统的计算机毕业设计。水面垃圾对海洋生态环境和人类健康造成严重威胁，因此快速、准确地检测和识别水面垃圾成为一项迫切需求的任务。本设计采用了YOLOv5算法和深度学习技术，实现了对水面垃圾的自动化检测和分类。通过训练深度学习模型，将水面图像输入系统，实现对塑料瓶
开题报告ai免费吗？论文ai写作免费
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2024年应该关注的十大人工智能创新
2024年将是人工智能创新的一个非凡之年，其进步将影响我们生活的几乎每个方面。从医疗到教育，从交通到内容创作，人工智能都将彻底改变我们的生活和工作方式。拥抱这些即将到来的人工智能创新，为一个充满激动和变革的未来做好准备。当我们踏入2024年时，很明显人工智能将成为我们前进道路上不可或缺的一部分。最后
深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析
我们这篇文章就来总结下2023年深度学习在时间序列预测中的发展和2024年未来方向分析
人工智能 | 深度学习的进展
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。如今，深度学习已经取得了许多令人瞩目的新进展，下面我将为您详细介绍。
