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卷积神经网络的发展及各模型的优缺点。已知有网络degradation的情况下，不求加深度能提高准确性，能不能至少让深度网络实现和浅层网络一样的性能，即让深度网络后面的层至少实现恒等映射的作用，根据这个想法，作者提出了residual模块来帮助网络实现恒等映射。5、加大网络深度，提高模型的特征抽取能力。所以MobileNet等网络采用密集的1x1 poin... 阅1 转自mynotebook 公众公开 23-09-25 22:08 |
AI研究的主力团队包括来自学术界、工业界和政府机构的研究人员。一些知名的研究团队包括Google Brain团队、OpenAI团队、DeepMind团队、Microsoft Research团队等。 阅2 转0 评0 公众公开 23-08-13 17:31 |
ChatGPT-以下是8款符合防摔、透明、很结实的、可以泡茶的杯子，茶水分离的产品推荐，并对每款进行说明：它带有一个茶叶过滤器和盖子，方便泡茶并保持茶水温度。茶水分离通过茶叶过滤器实现，而杯子本身具备保温功能，可以保持茶水的温度。茶水分离可以通过茶叶过滤器或茶包实现，而杯子本身具备高透明度，可以清晰观察茶水状态。这些杯子均具备... 阅17 转0 评0 公众公开 23-08-13 10:47 |
“反向传播算法”过程及公式推导（超直观好懂的Backpropagation） 文章目录。如果去问一下了解BP算法的人“BP算法怎推导？BP算法，也叫 δ \delta δ算法，下面以3层的感知机为例进行举例讲解。首先明确这是一个“链式求导”过程，要求误差E对w5的导数，需要先求误差E对out o1的导数，再求out o1对net o1的导数，最后再求net o1对w5的导数，经... 阅1256 转2 评0 公众公开 23-06-10 21:49 |
阅2 转0 评0 公众公开 23-06-04 14:54 |
使用GPT-4.0编写量化交易策略：方法、案例与参数优化。定义策略：首先，我们需要明确交易策略的目标，并确定交易的资产、交易信号和入场出场条件等重要参数。二、案例：使用GPT-4.0编写双均线交易策略。以下是使用GPT-4.0编写双均线交易策略的示例代码：将这些优化后的参数应用于双均线交易策略，我们可以比较优化前后的策略表现。通过这个案例... 阅27 转0 评0 公众公开 23-06-04 00:16 |
NLP: GPT模型和GPT2.0模型1. 简介。NLP模型的发展历程： 从Word2Vec->ELMo->GPT->BERT->MT-DNN->GPT2，NLP技术越来越倾向于用更少的有监督数据+更多的无监督数据去训练模型。训练数据 GPT2 使用了带有任务信息的数据， 使用了40GB的高质量语料进行训练。模型结构 和GPT 基本一样。模型效果 GPT2 只有预训练的无监督训练阶段， ... 阅99 转0 评0 公众公开 23-06-03 23:36 |
与连续Hopfield 网络相比，离散Hopfield 网络[Hopf1982]的主要差别在于神经元激活函数使用了硬极限函数(连续Hopfield 网使用Sigmoid 激活函数)，且一般情况下安快离散Hopfield网络没有自反馈，即。离散Hopfield 网络工作时，各神经元将在外部输入和初始状态作用下，产生不断的状态变化然后每个神经元的输出反馈到其它神经元的输入，从而产生新... 阅33 转0 评0 公众公开 23-06-03 19:07 |
SOTA：目标识别、计算机视觉中常见的名词SOTA的意思。SOTA：state-of-the-art的英文缩写；state-of-the-art常在各种计算机视觉领域的会议期刊论文第一页上见到；直译意思是：最前沿的，最先进的，目前最高水平；即指在公开的数据集上，目前检测到的效果最好、识别率最高、正确率最高，算法模型超过以前的所有方法，达到最优； 阅39 转0 评0 公众公开 23-06-03 11:32 |
AI RMF受众指使用AI RMF执行风险管理的实体，准确识别受众是有效执行AI RMF的必要条件，本章从AI系统生命周期的角度给出了如何识别各个阶段的参与者（actor）及其中的受众，理想情况下，这些参与者应当由来自不同学科的人员，代表不同经验、专业知识和背景，从而在AI系统生命周期各阶段有效执行AI RMF。本章给出了AI RMF应用时的参考概要：包括... 阅449 转1 评0 公众公开 23-06-02 23:43 |
