神经网络算法 - 一文搞懂GAN（生成对抗网络）
2024/12/31
本文将从GAN的本质、GAN的原理、GAN架构改进三个方面，带您一文搞懂生成对抗网络Generative Adversarial Networks | GAN。 一、GAN的本质 GAN架构：GAN（Generative...
神经网络算法 BERT是什么，一篇文章搞懂它
【AI驱动】
本文将从BERT的本质、BERT的原理、BERT的应用三个方面，带您一文搞懂Bidirectional Encoder Representations from Transformers| BERT。 一、BERT的本质 ...
2024/12/31
人工智能数学基础 – 线性代数之特征值与特征向量篇
【AI驱动】
本文将从特征值与特征向量的需求、特征值与特征向量的求解、特征值与特征向量的应用三个方面，带您一文搞懂人工智能数学基础-线性代数之特征值与特征向量。 一、特征值与特征向量的需求 数据降维：通过映射函数将高维数据转换为低维表...
2024/12/31
神经网络算法 – 一文搞懂Self-Attention和Multi-Head Attention
【AI驱动】
随着Transformer模型的迅速普及，Self-Attention（自注意力机制）和Multi-Head Attention（多头注意力机制）成为了自然语言处理(NLP)领域中的核心组件。本文将从简要介绍、工作流程、两者对比三个方面，为...
2024/12/31
神经网络算法 – 一文搞懂RNN（循环神经网络）
【AI驱动】
本文将从RNN解决了什么问题、RNN的基本原理、RNN的优化算法、RNN的应用场景四个方面，带您一文搞懂循环神经网络RNN。 一、RNN解决了什么问题 传统神经网络算法存在局限： 输入输出一一对应：传统神经网络算法通常是...
2024/12/31
手把手教你使用 OpenAI 和 Node.js 构建 AI 图像生成器
【AI驱动】
## __介绍📖__ OpenAI [API]( 几乎可以应用于任何涉及理解或生成自然语言或代码的任务。他们提供一系列适用于不同的任务[模型]( [OpenAI]( 系统介绍及实践（Pytorch）
【AI驱动】
本文介绍了有关图神经网络的所有内容，包括 GNN 是什么、不同类型的图神经网络以及它们的用途。此外，还展示了如何使用 Pytorch 构建图神经网络。 什么是图形？ 图形是包含节点和边的数据结构类型。节点可以是人、地点或...
2024/12/31
最全总结！机器学习优化算法！
【AI驱动】
机器学习的最优化算法是用于找到最佳模型参数，以最小化预测误差的算法。这些算法通过迭代地调整模型参数，以不断改进模型的性能。 本文系统地介绍了优化算法，基本脉络是从优化的基础知识，到各种优化算法原理的介绍及代码示例，最后放上各种算法的对...
2024/12/31
6个机器学习的核心算法！
【AI驱动】
（机器学习中）不断学习与更新基础知识是十分重要的。与其他技术领域一样，随着研究人员的增加、研究成果数量的增长，机器学习领域也在不断发展，但有些基础算法与核心思想的贡献是经得起时间考验的。 这六种算法分别是：线性回归、逻辑回归、梯度下降...
2024/12/31
图神经网络(GNN)的完整总结！
【日积月累】
图神经网络由于其在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势，广泛应用在像推荐系统、知识图谱和交通道路分析。但是，图数据量大了以后，问题就来了，计算起来超级慢，内存也撑不住，而且分布式系统通信起来也很费劲。 在此，本文首先介绍了图神经网络如...
2024/12/31
人工智能数学基础 – 贝叶斯统计（Bayesian Statistics）
【AI驱动】
一、贝叶斯统计的本质 频率学派与贝叶斯学派：频率学派强调通过大量数据揭示客观规律，而贝叶斯学派则注重结合先验知识与新数据来更新信念。 频率学派与贝叶斯学派 一、频率学派 基本观点： 世界是客观的，概率...
2024/12/31
神经网络算法 – 一文搞懂Gradient Descent（梯度下降）
【AI驱动】
梯度下降 一、梯度下降的本质 机器学习“三板斧”：选择模型家族，定义损失函数量化预测误差，通过优化算法找到最小化损失的最优模型参数。 机器学习 vs 人类学习 定义一个函数集合（模型选择） 目标：确定一个...
2024/12/31
神经网络算法 – 一文搞懂Loss Function（损失函数）
【AI驱动】
损失函数 一、损失函数的本质 机器学习“三板斧”：选择模型家族，定义损失函数量化预测误差，通过优化算法找到最小化损失的最优模型参数。 机器学习 vs 人类学习 定义一个函数集合（模型选择） 目标...
2024/12/31
神经网络算法 – 一文搞懂回归和分类
【AI驱动】
回归和分类 一、回归和分类的本质 回归和分类是机器学习中两种基本的预测问题。它们的本质区别在于输出的类型：回归问题的输出是连续的数值，分类问题的输出是有限的、离散的类别标签。 回归（Regression）的本质：回归的本质...
2024/12/31
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