深度学习的Top10模型
2025/01/02
自2006年深度学习概念被提出以来，20年快过去了，深度学习作为人工智能领域的一场革命，已经催生了许多具有影响力的算法或模型。那么，你所认为深度学习的最牛的模型有哪些呢？欢迎评论区留言讨论~ 以下是我心目中的深度学习top10模型，它...
时间序列异常检测的方法总结
【AI驱动】
在本文中将探索各种方法来揭示时间序列数据中的异常模式和异常值。 时间序列数据是按一定时间间隔记录的一系列观测结果。它经常在金融、天气预报、股票市场分析等各个领域遇到。分析时间序列数据可以提供有价值的见解，并有助于做出明智的决策。 ...
2025/01/02
一图胜千言！机器学习模型可视化！！
【AI驱动】
机器学习模型有强大而复杂的数学结构。了解其错综复杂的工作原理是模型开发的一个重要方面。模型可视化对于获得见解、做出明智的决策和有效传达结果至关重要。 在本文中，我们将深入探讨机器学习可视化的艺术，探索帮助我们理解复杂数据驱动系统的各种...
2025/01/02
什么是微服务？
【API术语解释】
微服务定义解释 在构建应用程序时，其软件中有多个部分协同工作。微服务架构，简称微服务，是一种构建应用程序的结构方法，其中各个部分独立工作，但又一起工作。该框架允许每个单独的功能运行甚至失败，而不会对其他功能或整个应用程序产生负面影响。微服务...
2025/01/01
机器学习算法 – 一文搞懂SL（监督学习）
【AI驱动】
本文将从监督学习的本质、监督学习的原理、监督学习的案例三个方面，带您一文搞懂监督学习Supervised Learning | SL。 一、监督学习的本质 基本思路：利用已知输入和输出数据（即带有标签的数据）进行训练，使...
2024/12/31
机器学习算法 – 一文搞懂UL（无监督学习）
【AI驱动】
本文将从无监督学习的本质、2种无监督学习方式、无监督学习的案例三个方面，带您一文搞懂无监督学习Unsupervised Learning | UL。 一、无监督学习的本质 基本思路：无监督学习不需要预先标注数据，而是通过...
2024/12/31
神经网络算法 – 一文搞懂LSTM（长短期记忆网络）
【AI驱动】
本文将从LSTM的本质、LSTM的原理、LSTM的应用三个方面，带您一文搞懂长短期记忆网络Long Short Term Memory | LSTM。 一、LSTM的本质 RNN 面临问题：RNN（递归神经网络）在处理长...
2024/12/31
人工智能数学基础 – 线性代数之向量篇
【AI驱动】
本文将从向量的哲学三问：向量是什么？向量从哪来？向量用到哪里去？带您一文搞懂人工智能数学基础-线性代数之向量。 一、向量是什么？ 向量定义：向量是一组有序的数字（标量），用于在多维空间中表示数据点或特征。这些数字构成了一...
2024/12/31
神经网络算法 – 一文搞懂Embedding（嵌入）
【AI驱动】
本文将从Embedding的本质、Embedding的原理、Embedding的应用三个方面，带您一文搞懂Embedding（嵌入）。 一、Embedding的本质 “Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机...
2024/12/31
神经网络算法 – 一文搞懂GPT（Generative Pre-trained Transformer）
【AI驱动】
本文将从GPT的本质、GPT的原理、GPT架构改进三个方面，带您一文搞懂Generative Pre-trained Transformer | GPT。 一、GPT的本质 GPT架构：一种基于Transformer的预...
2024/12/31
神经网络算法 – 一文搞懂GAN（生成对抗网络）
【AI驱动】
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...
2024/12/31
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，并且还能够根据自己的需求微调自定义模型。这些模型可用于从内容生成到语义搜索和分类的所有领域，例如文本补充、代码编写...
2024/12/31
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