【人工智能的数学基础】最优传输(Optimal Transport)问题与Wasserstein距离
代表两堆石子，则问题等价于如何移动一堆石子，通过最小的累积移动距离把它堆成另外一堆石子。的不同位置分配的值。为离散型概率分布，则该优化问题可以表示为矩阵形式。表示寻找总运输成本最小的方案。放大后的上确界不会小于原来的上确界，因此不妨取。具有相同的概率分布。是概率分布，因此积分可以写作采样形式。描述了
人工智能各领域跨界能手——Transformer
导读：Transformer源自于AI自然语言处理任务；在计算机视觉领域，近年来Transformer逐渐替代CNN成为一个热门的研究方向。此外，Transformer在文本、语音、视频等多模态领域也在崭露头角。本文对Transformer从诞生到逐渐壮大为AI各领域主流模型的发展过程以及目前研究进
Key Insights from the First Year of AI at Google Brain
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介1.1 作者简介我叫李晨，是Google Brain项目的一名AI专家。目前就职于Google Brain公司的AI实验室。之前是Facebook的研究员和PhD候选人。1.
用AI打造智能客服团队：如何提升客服团队的工作效率与能力
作者：禅与计算机程序设计艺术 在当前信息化时代，互联网企业快速发展，IT服务已成为支撑业务发展、营收增长的关键环节。由于公司各业务线依赖统一的客户服务中心，客服经理每天都需要处理各种琐碎的工作，因此需要建立能够智能响应用户咨询的问题、快速准确的反馈到相关部门。而
【写给自己】成功使用ResNet识别RML2018.a数据集
源码来自[https://blog.csdn.net/qq_34467412/article/details/90738232](https://blog.csdn.net/qq_34467412/article/details/90738232)，作者也是对论文作者ResNet框架的复现，而我是在
营销自动化流程优化：人工智能技术助力
作者：禅与计算机程序设计艺术 营销自动化是一个越来越火热的话题，从最早的电话营销到互联网营销，再到移动互联网营销、线上营销，目前营销自动化已经成为各行各业中非常重要的环节。而随着社会经济环境的不断变化，对于营销自动化的需求也在发生着变化。比如说最近各行各业的电商
用 Python 制作自己的游戏 AI
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介1.1游戏AI介绍在计算机游戏领域中，有着非常成熟且广泛使用的AI技术，比如AlphaGo和DotA2。那么为什么我们需要自己开发一个游戏AI呢？游戏AI可以提高游戏的竞技水平、增加玩家的娱乐体验。对于个人来说，游戏
人工智能三个核心要素：算法、算力、数据
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统模拟、模仿和执行人类智能的能力。它是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考、学习、推理和解决问题的科学和技术领域。人工智能通过利用大量的数据和强大的计算能力，以及各种算法和技术，使计算机系统能够自动化地感知、理解、推理
人工智能与未来科技研发应用：实现科技创新和应用创新的创新发展
作者：禅与计算机程序设计艺术 随着技术的飞速发展，越来越多的人们对人工智能领域产生了浓厚兴趣，并开始着手研究这个强大的AI领域。在当前的大数据、云计算等全球性的背景下，人工智能技术正在向更加高级和智能化的方向发展。但是，由于人工智能技术的快速发展，使得它的技术门
基于知识图谱的人工智能在智能旅游与智能出行
基于知识图谱的 AI 智能旅游与智能出行。
吃瓜教程笔记01
《机器学习》周志华第1、2章笔记
用AI改善客服体验：基于自然语言处理技术的智能客服系统
作者：禅与计算机程序设计艺术 《46. 用AI改善客服体验：基于自然语言处理技术的智能客服系统》引言1.1. 背景介绍随着互联网技术的飞速发展，客服行业也迎来了前所未有的挑战。
U-Net 模型改进和应用场景研究性综述
参考之前的一篇文章：U-Net代码练习结构性改进就三种情况，编码器解码器改进，跳连接改进，以及模型整体结构改进；大 部 分 改 进 工 作是在原有模块的基础上，增加残差模块、Dense 模 块 、Inception 模 块 、Attention 模 块 等 经 典 网 络 模 块 ， 或 综 合 运
使用python实现LDA线性判别分析
LDA（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析是一种监督学习的线性分类算法，它可以将一个样本映射到一条直线上，从而实现对样本的分类。LDA的目标是找到一个投影轴，使得经过投影后的两类样本之间的距离最大，而同一类样本之间的距离最小。LDA的过程可以分为以下几步：1.计算
AI 语音 - 人物音色训练
太多坑了，一不小心就会栽进去的，这东西没办法高谈阔论的，必须事必躬亲，不过一般完整走一遍流程基本就掌握了，我现在还没有那么想熟悉代码，gpu 碎片回收机制，代码优化还有很多可以做的，不过这次倒不急，及也急不来的。对于学习人工智能的小朋友们，虽说研究生阶段一般实验室会配备算力设备并且可以报销，但是自己
【人工智能】从GPT-3到AGI：人工智能的进化发展与未来
在进入正文之前，让我们先来了解一些相关的概念。本篇博客介绍了从GPT-3到AGI的人工智能技术的进化发展和未来趋势，并提供了实际操作的指南和示例。我们认为，未来的人工智能将逐步具备自主学习、决策、推理和创造的能力，实现真正的通用人工智能将是人工智能领域未来的研究重点和挑战。我们期待看到更多的技术和工
【人工智能】大模型与数据、信息、知识、智慧的关系和本质
综上所述，大模型与数据、信息、知识、智慧之间存在着密切的关系和相互作用。只有充分利用这些资源，才能设计和应用出更加优秀和高效的大模型，从而推动人工智能技术的发展和应用。
用情感分析来提升用户体验：让AI更有温度
作者：禅与计算机程序设计艺术 《13. "用情感分析来提升用户体验：让 AI 更有温度"》引言随着人工智能技术的飞速发展，情感分析作为一种重要的人工智能技术手段，逐渐被应用于各个领域。情感分析是一种
【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。
