机器学习和人工智能如何改变未来的就业和职业发展
在开始探讨人工智能和机器学习技术如何改变未来的就业和职业发展之前，我们先来了解一下这些技术的相关术语和概念。随着人工智能和机器学习技术的不断发展和普及，它们已经成为了未来职业发展的重要方向之一。无论是在生产制造、金融投资还是医疗保健领域，这些技术都将会带来更多的机遇和挑战。未来，人工智能和机器学习技
人工智能：神经细胞模型到神经网络模型
1969年，美国麻省理工学院（MIT）出版了关于感知机的专著《Perceptrons：An Introduction to Computational Geometry》，作者为明斯基（M.L.Minsky）等，对简单感知机的研究结果进行了总结与系统的分析，指出简单感知机有严重的缺陷，无法识别线性
什么是卷积
此文章简单讲解了卷积是什么、卷积为什么这么厉害、卷积神经网络是什么。
注意力机制
在神经网络学习中，一般而言模型的参数越多则模型的表达能力越强，模型所存储的信息量也越大，但这会带来信息过载的问题。通过引入注意力机制，在众多的输入信息中聚焦于对当前任务更为关键的信息，降低对其他信息的关注度，甚至过滤掉无关信息，就可以解决信息过载问题，并提高任务处理的效率和准确性。
【人工智能】深度强化学习的新突破：如何打造智能决策系统
在深度强化学习中，有很多的概念和术语需要我们去了解。本文介绍了深度强化学习技术的相关概念、原理及应用，以及如何使用深度强化学学实现智能决策系统。在深度强化学习中，模型设计、数据集选择、模型评估和应用场景都是需要我们注意的重要因素。通过实际案例的演示，我们可以看到深度强化学习技术在实践中的应用和实现过
CLIP与DINOv2的图像相似度对比
在本文中，我们将探讨CLIP和DINOv2的优势和它们直接微妙的差别。我们的目标是发现哪些模型在图像相似任务中真正表现出色。
ChainForge：衡量Prompt性能和模型稳健性的GUI工具包
ChainForge是一个用于构建评估逻辑来衡量模型选择，提示模板和执行生成过程的GUI工具包。ChainForge可以安装在本地，也可以从chrome浏览器运行。
Batchnorm 和Layernorm 区别
对比Batchnorm和Layernorm的区别
9月人工智能论文和项目推荐
因为LLM的火爆，所以最近的论文都是和LLM相关的
基于Transformer(卷积神经网络、循环神经网络)的情感分类研究
把C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI添加到环境变量的path中。再重新打开cmd窗口。'nvidia-smi' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序。注意：安装时勾选“Python开发”和“C++桌面开发”搭建虚拟环境和pytorch软件平台。下载之
【探索AI潜能，连结现代通讯】相隔万里，我们与AI一同赏月。
近年来，AI得到了迅猛的发展，尤其是大模型的出现受到了广泛的关注和讨论🚀。ChatGPT、文心一言等纷纷登场，可谓是百家争鸣❗而AI大模型所延申出的子项目如AI绘画、AI写作等，在各自的领域展示出了惊人的潜力⚙️。最圆的月亮在中秋🌔，最好的团聚在家里🏠。然而许多人为生活工作奔波，难得与家人相聚
深度学习模型复杂度评估（时间复杂度、空间复杂度）
由于维度灾难的限制，模型的参数越多，训练模型所需的数据量就越大，而现实生活中的数据集通常不会太大，这会导致模型的训练更容易过拟合。时间复杂度和空间复杂度是衡量一个算法的两个重要指标,用于表示算法的最差状态所需的时间增长量和所需辅助空间.如果复杂度过高，会导致模型训练和预测耗费大量时间，既无法快速的验
Stability AI发布基于稳定扩散的音频生成模型Stable Audio
近日Stability AI推出了一款名为Stable Audio的尖端生成模型，该模型可以根据用户提供的文本提示来创建音乐。
图注意网络(GAT)的可视化实现详解
能够可视化的查看对于理解图神经网络(gnn)越来越重要，所以在这篇文章中，我将介绍传统GNN层的实现，然后展示ICLR论文“图注意力网络”中对传统GNN层的改进。
小波神经网络的时间序列预测模型
波变换主要通过伸缩和平移实现多尺度细化，突出所要处理的问题细节，有效提取局部信息。小波变换不仅可以知道信号的频率成分，还能知道各频率成分出现的时刻。将傅里叶变换中无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。
Recognize Anything:一个强大的图像标记模型
Recognize Anything是一种新的图像标记基础模型，与传统模型不同，它不依赖于手动注释进行训练;相反，它利用大规模的图像-文本对
人工智能(pytorch)搭建模型10-pytorch搭建脉冲神经网络（SNN）实现及应用
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型10-pytorch搭建脉冲神经网络（SNN）实现及应用，脉冲神经网络（SNN）是一种基于生物神经系统的神经网络模型，它通过模拟神经元之间的电信号传递来实现信息处理。与传统的人工神经网络（ANN）不同，SNN 中的神经元能够生
液体神经网络LLN：通过动态信息流彻底改变人工智能
在在人工智能领域，神经网络已被证明是解决复杂问题的非常强大的工具。多年来，研究人员不断寻求创新方法来提高其性能并扩展其能力。其中一种方法是液体神经网络（LNN）的概念，这是一个利用动态计算功能的迷人框架。在本文中，我们将深入研究 LNN 的世界，探索它们的基本原则，讨论它们的优势，并提供一个代码实现
Diffusion——与VAE、GAN的区别
AE与VAE的区别AE通过Encoder产生了一个对输出和输出一一对应的embedding，因此它不具有生成能力；而VAE是通过Encoder将输入投射在一个分布中，我们可以通过控制模型的参数从而控制模型的输出，因此它具有生成能力。VAE、GAN、Diffusion model的区别Diffusio
生成模型之VAE与VQ-VAE
有关图像处理的课程作业需要学习一篇论文，此论文中作者使用了VQ-VAE模型对舞蹈动作进行编码。因此，对相关知识略作整理以供之后查找。AE、VAE和VQ-VAE可以统一为latent code的概率分布设计不一样，AEr通过网络学习得到任意概率分布，VAE设计为正态分布，VQVAE设计为codeboo
