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。
【人工智能的数学基础】琴生不等式(Jenson’s Inequality)
于1906年证明。该不等式描述了凸函数中的不等式关系，有着广泛的应用。
可解释的 AI：在transformer中可视化注意力
在本文中，我们将探讨可视化变压器架构核心区别特征的最流行的工具之一：注意力机制。继续阅读以了解有关BertViz的更多信息，以及如何将此注意力可视化工具整合到Comet的NLP和MLOps工作流程中。
计算机视觉——【数据集】MOT17、COCO数据输入格式、数据集可视化脚本
如下所示，该数据集中的文件结构如图所示。MOT17有21个训练集和21个检测集。
【人工智能】大模型时代，程序员需要具备哪些技能才能胜任？
近年来，随着深度学习技术的飞速发展和计算能力的提升，大模型已经成为了人工智能领域的一个重要趋势。而在这个趋势中，程序员的技能需求也在不断变化和升级。本文将为大家介绍，在大模型时代，程序员需要具备哪些技能才能胜任。
人工智能在信息安全领域的应用
[toc] 人工智能在信息安全领域的应用随着人工智能的不断发展，越来越多的公司在信息安全领域也开始应用人工智能技术。本文将介绍人工智能在信息安全领域的应用，包括技术原理、实现步骤、应用示例、优化与改进等方面的内容。一、引言随着互联网的普及，信息安全
以假乱真的AI美女，有着让人羡慕的好身材
反正小编不怕大家笑话，我也会关注很多美女博主，每天去看他们的更新，最近这些博主整天都在分享AI美女，有清纯类型的，有气质类型的，也有大尺度的（这种就没法跟大家分享了），虽然一眼就能看出来这群小姐姐不是真人，身材比例老实讲，也非常的假，但就是好看。但这也带来一个缺点，就是AI美女的初期，其实本来是有能
人工智能隐私保护：如何在保护隐私的同时保护数据的可维护性和可验证性
作者：禅与计算机程序设计艺术 《人工智能隐私保护：如何在保护隐私的同时保护数据的可维护性和可验证性》引言1.1. 背景介绍随着人工智能技术的快速发展，我们越来越依赖各种
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第三十六期】Tue, 19 Sep 2023
AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览Tue, 19 Sep 2023 (showing first 100 of 106 entries)Totally 106 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computation and Language PapersSpe
GPT3：人工智能时代的新型语言模型
GPT-3：人工智能时代的新型语言模型随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也迎来了新的里程碑。GPT-3 是一种全新的语言模型，基于深度学习技术，使用了大量的预训练数据和先进的自然语言处理算法，能够模拟人类的语言行为，进行语言生成和文本分类等任务。GPT-3 具有强大的语言生成能力，可以生成
Ondevice AI: How to Improve Latency and Accuracy of Neu
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介On-device AI (ODA) refers to artificial intelligence technologies that are implemented within the device itself
图-文多模态，大模型，预训练
图-文任务是指需要同时处理图像和文本数据的任务，如图像描述、图像检索（image retrieval）、视觉问答（visual question answering）等。例如，图像描述（image captioning）就是一种典型的多模态任务，它需要根据给定的图像生成相应的文本描述。既不是单塔模型
线性判别分析(LDA)详解
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、LDA简介二、数学原理（以二分类为例子）1、设定2、每一类的均值和方差3、目标函数4、目标函数的求解三、多分类LDA四、LDA用途与优缺点1、用途2、优点3、缺点五、LDA的python应
