拥有100万亿参数GPT-4将比GPT-3大500倍：超大型的神经网络是实现AGI的最佳方式吗？
OpenAI 的诞生是为了应对实现通用人工智能 (AGI) 的挑战——一种能够做人类能做的任何事情的人工智能。
用于AB测试的减少方差方法总结和对比
当我们进行在线实验或A/B测试时，我们需要确保我们的测试具有很高的统计能力，这样如果我们的推断确实存在的话，我们就有很高的概率发现和验证它。
时间卷积网络TCN：CNN也可以处理时序数据并且比LSTM更好
本文回顾了 Shaojie Bai、J. Zico Kolter 和 Vladlen Koltun 撰写的论文：An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling。
基于遗传算法的特征选择:通过自然选择过程确定最优特征集
遗传算法是一种基于自然选择的优化问题的技术。在这篇文章中，我将展示如何使用遗传算法进行特征选择。
激活函数其实并不简单：最新的激活函数如何选择？
让我们来看看几个最有前途的激活函数，看看它们为什么好以及何时使用它们。
使用神经网络的建立与分析遗传基因数据模型
"哪一种最简单的神经网络能与遗传数据最匹配"。经过大量文献回顾，我发现与该主题相关的最接地气却非常有趣的工作是在Yoshua Bengio 教授的实验室中进行的。
深度学习的端到端文本OCR:使用EAST从自然场景图片中提取文本
我们生活在这样一个时代：任何一个组织或公司要想扩大规模并保持相关性，就必须改变他们对技术的看法，并迅速适应不
现实世界中的数据科学：基于领域知识和监督学习模型的黄金价格理解与预测
本文将展示如何建立一个简单但是强大的金价预测模型，主要包含以下内容：黄金的简要历史影响金价的若干因素建立用于
基于图卷积神经网络GCN的时间序列预测:图与递归结构相结合的库存品需求预测
时间序列预测任务可以按照不同的方法执行。最经典的是基于统计和自回归的方法。循环和卷积结构在时间序列预测中取得了巨大的成功。我们尝试做的是使用时间序列的图形表示来产生未来的预测
一个简单的更改让PyTorch读取表格数据的速度提高20倍：可大大加快深度学习训练的速度
在训练深度学习模型时，性能至关重要。数据集可能非常庞大，而低效的训练方法意味着迭代速度慢
数据的预处理基础：如何处理缺失值
数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。 缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。
归一化vs标准化，哪个更好
标准化 归一化 今天我们将探讨这两种技术，并了解数据分析师在解决数据科学问题时所做出的一些常见假设。
XGBoost算法背后的数学：尽可能简单地解释XGBoost算法背后的数学机制
XGBoost是一个很优美的算法，它的过程不乏启发性。这些通常简单而美丽的概念在数学术语中消失了。我在理解数学的过程中也遇到过同样的挑战，所以我写这篇文章的目的是 巩固我的理解，同时帮助其他人完成类似的过程。
机器学习模型的超参数优化
模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。
Explainable AI (XAI) 不能解释什么,以及我们如何解决这个问题
神经网络准确但不可解释，决策树是可解释的，但在计算机视觉中是不准确的。对于这种问题，我们在本文有一个解决办法
理论结合实际：如何调试神经网络并检查梯度
当我们实现神经网络时，反向传播的过程中更容易出错。因此，如果我们能够实现一些使我们能够轻松调试神经网络
用于自然语言处理的BERT-双向Transformers的直观解释
在这篇文章中，我们将使用一种直观的方法来理解NLP的发展，包括BERT。预训练策略使BERT如此强大和流行，并且BERT可针对大多数NLP任务进行微调。
发家致富靠AI：使用keras预测NBA比赛赚钱，回报率136%
一个完美的预测模型，使用它能够精确地预测出未来游戏的结果。通过深入学习，这或许是可能的——或者至少比以前的数据科学技术更容易。
为什么任何的机器学习算法都可以转换为神经网络
神经网络更像是一个框架和概念，而不仅仅是一个算法。
这3个Scikit-learn的特征选择技术，能够有效的提高你的数据预处理能力
Scikit-learn是一个广泛使用的python机器学习库。它以现成的机器学习算法而闻名
