ai工具推荐系列：文生图，图生图工具liblibAi
介绍一款比较专业的文生图工具
torch.nn.Linear的维度变换过程详解（有图有公式有代码）
当初在学习nn.Linear时了解到的博客都是关于一维变换的，比如输入3通道，输出6通道；又比如得到（3，4，4）的特征图，需要进行拉平为（48，）的向量，然后通过nn.Linear（48，10）得到10个输出（分类任务很常见）。nn.Linear除了可以进行分类，主要的作用就是改变维度便于下一个卷
AI模型应根据应用场景选择全能型或者专精型
AI模型的发展方向，在追求全能与专精之间并非简单的二选一，都取决于其应用场景、设计目标以及技术可行性等多个因素。这两种策略各有优势和局限性。综上所述，AI模型的发展策略应根据具体情况进行权衡和选择，既可以考虑追求专精以提高特定任务的性能，也可以考虑追求全能以提高模型的通用性和适应性。
第三届人工智能、物联网和云计算技术国际会议（AIoTC 2024）
第三届人工智能、物联网和云计算技术国际会议（AIoTC 2024）
神经网络之lstm
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），由 Hochreiter 和 Schmidhuber 于 1997 年提出。LSTM 旨在解决传统 RNN 在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM 网络的核心是三个门的
混合策略改进的蜣螂算法（IDBO）优化BP神经网络
针对DBO算法全局探索能力不足、易陷入局部最优以及收敛精度不理想等问题，多为学者提出了混合多策略改进的蜣螂优化算法（IDBO）。主要混合策略改进首先是采用混沌映射结合随机反向学习策略初始化种群提高多样性，扩大解空间 搜索范围，增强全局寻优能力；其次通过黄金正弦策略实现个体动态搜索，提高算法遍历性；在
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。
详解归一化、标准化、正则化以及batch normalization
一文详解归一化、标准化、正则化以及batch normalization
图像相关的基础知识【RGB和RGBA】—附python代码实现
图像处理基础知识，了解RGB和RGBA
002-FFN(前馈神经网络）和MLP（多层感知器）的介绍及对比
FFN(前馈神经网络）与MLP(多层感知器）的介绍与对比
三元组损失Triplet loss 详解
在这篇文章中,我们将以简单的技术术语解析三元组损失及其变体批量三元组损失,并提供一个相关的例子来帮助你理解这些概念。
登顶GitHub Trending，开源工具MinerU助力复杂PDF高效解析提取
在7月4日举行的WAIC 2024科学前沿主论坛上，书生·浦语2.5正式发布，面向大模型研发与应用的全链条工具体系同时迎来升级。在数据处理环节，上海人工智能实验室（上海AI实验室）大模型数据基座OpenDataLab团队开源了全新的智能数据提取工具——MinerU。
数据缺失补全方法综述
数据缺失是数据分析和机器学习中的一个普遍问题，可能由于多种原因（如传感器故障、数据录入错误、系统故障等）导致。缺失数据不仅会影响模型的性能，还可能导致错误的推断和决策。为了应对这一挑战，研究者们提出了多种数据缺失补全方法。本文综述了几种常见的缺失数据补全技术，包括简单插补、基于模型的插补、机器学习方
【人工智能】人工智能的历史发展与机器学习和神经网络
人工智能是如何工作的？机器学习和神经网络又是什么？
大模型应用开发实例-调用闭源大模型API
本专栏着重于学习大模型应用相关知识，不会描述大模型整体框架、大模型微调等细节训练知识，主要语言是python，适合于有一定代码基础学习人员。本章节主要是通过一个简单应用了解大模型，调用大模型API创建对话。后面章节会进行本地部署大模型等应用内容。
GPT-4o mini：开启人工智能新篇章
GPT-4和GPT-4o不是早就出来了吗？为什么GPT-4o mini的出世引来这么大的轰动呢？因为它免费、因为它快、因为它接口便宜、因为它同步开启了GPT-4o-mini-2024-07-18的微调。因为你还没有点开文章，所以不知道啊~
Adam-mini：内存占用减半，性能更优的深度学习优化器
Adam-mini基于Hessian矩阵的结构，将模型参数划分为多个块，每个块使用单一的平均学习率，从而大幅减少了需要存储的学习率数量。在非LLM任务中的实验结果进一步验证了Adam-mini的广泛适用性。Adam-mini不仅在内存占用和计算效率方面具有优势，还能在多种任务中保持或提升模型性能，是
【初学人工智能原理】【11】卷积神经网络：图像识别实战
本文教程均来自b站【小白也能听懂的人工智能原理】，感兴趣的可自行到b站观看。
【轻量化神经网络的MCU部署/边缘计算：基于GD32H7】开源GD32AI-ModelZoo工具的完善与详细使用说明
本文档将对gd32ai-modelzoo中的使用方法进行更加细致的介绍。并对原博主提供的gd32ai-modelzoo部分代码进行了修改，使其可以更加顺利地运行。
AlphaGo 背后的人工智能：机器学习和神经网络
AlphaGo 的规则是学习而来的，而不是设计出来的，它运用机器学习以及多个神经网络来创建学习组件，使围棋水平更高。从与英国国家医疗服务体系的合作可以看出，AlphaGo 在其他领域也有着广阔的应用前景。
