【AI驱动】 Python实现GAN (生成对抗网络) - 从0到1的深度学习之旅 嘿，小伙伴们！今天咱们要玩一个有趣的项目 - 用Python实现GAN网络。这个项目会帮你理解如何训练AI来生成超逼真的数据。我们会用MNIST手写数字数据集来演示...

【AI驱动】 在我们周围的各个领域，从分子结构到社交网络，再到城市设计结构，到处都有相互关联的图数据。图神经网络（GNN）作为一种强大的方法，正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用，例如药物发现，以及模拟系统，如...

【AI驱动】 01. 背景 混合搜索(Hybrid Search)作为RAG应用中Retrieve重要的一环，通常指的是将向量搜索与基于关键词的搜索（全文检索）相结合，并使用RRF算法合并、并重排两种不同检索的结果，最终来提高数据的召回率。全文检索...

【AI驱动】 RAG中，在读取了文件之后，最主要的任务是把这些数据拆分成更小的 chunk 片段，随后将这些特征进行 embedding 以表达它们的语义。在 RAG 中，这一过程的位置如下图所示。 最常见的分块方法是基于规则的，采用了诸如...

【AI驱动】 1. 背景介绍 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成 ）方法是指结合了基于检索的模型和生成模型的能力，以提高生成文本的质量和相关性。该方法是Meta在2020年发表的文章《Retrieva...

【AI驱动】 随着自动驾驶汽车、智能监控摄像头、面部识别以及大量对人有价值的应用出现，快速、精准的目标检测系统市场也日益蓬勃。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框（bounding ...

【AI驱动】 在深度学习领域，如何快速构建和训练神经网络是每位开发者都会遇到的问题。今天我们就来认识 Keras，这个由 Google 支持的深度学习高级接口，它能让我们像搭积木一样轻松构建复杂的神经网络模型。无论你是刚接触深度学习的新手，还是想提升开发...

【AI驱动】 一阶优化算法 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是一种常用的优化算法，用于求解函数的最小值或最大值。它通过迭代地更新参数的方式来逐步接近最优解。假设我们要最小化一个可微函数f(x)，其中x是参数向量。梯度...

【AI驱动】 知识图谱在AI搜索领域发挥着关键作用。通过构建结构化的语义知识库,结合GraphRAG技术,能够实现更智能的搜索体验。GraphRAG不仅继承了传统RAG的检索增强能力,还融入了知识图谱的语义理解和关系推理功能,显著提升了AI系统在复杂查询、个性化推荐等场景下的表现。这种结合让AI搜索更准确、更智能,为下一代搜索技术指明了方向。

【AI驱动】 回归 回归算法是一类用于预测连续数值输出的监督学习算法。 根据输入特征预测一个或多个目标变量。回归算法有多个分支和变种，每个分支都有其独特的优缺点。 1、线性回归（Linear Regression） 优点...

【AI驱动】 # 处理非线性关系 1. 多项式回归 多项式回归通过引入原始特征的高次幂，将线性模型扩展到非线性关系。 例如，对于一个特征 ，多项式回归可以考虑添加 、 等项。 对于一元多项式回归（二次...

【AI驱动】 时序数据分析在预测未来事件、检测异常、识别模式等领域中广泛应用。 因此，下面将详细介绍如何使用PyTorch框架构建一个基于Attention机制的LSTM（长短期记忆网络）模型来处理时序数据。 原理阐述 LSTM网络 ...

【AI驱动】 首先呢，归一化这个步骤是非常非常重要的！ 数据归一化是一种预处理步骤，就是想要将不同尺度和数值范围的数据转换到统一的尺度上。 这个过程通常涉及对原始数据进行调整，使其符合特定的标准，如使数据的范围落在0到1之间或具有标准正态分布...

【AI驱动】 理论基础 Lasso回归就是在普通最小二乘法的基础上增加了一个惩罚项，用于约束模型中的系数，使某些系数变为零，从而实现特征选择。 1. 数学公式 在普通的线性回归中，我们的目标是找到参数向量  ...

【AI驱动】 Ridge 回归是一种用于处理多重共线性（即自变量之间高度相关）的线性回归技术。它通过在模型中引入一个额外的惩罚项来避免过拟合，从而提高模型的泛化能力。 那么，具体什么是 Ridge 回归？ 首先来说线性回归：线性回归是用来预测...