【AI驱动】 分类（Classification）是机器学习中的一种有监督学习任务，其目标是根据输入数据的特征将数据点分配到预定义的类别中。 二分类、多类分类、多标签分类和多输出分类是机器学习中的四种重要分类问题。其中二分类区分两个类别，多类分类选...

【日积月累】 决策树（Decision Tree）是一种基础且直观的分类与回归技术，它借鉴了人类的决策过程。该技术通过逐步拆分数据集，并根据特征选择建立规则，从而实现对数据的分类和预测。以下是对决策树的深入解析，内容涵盖其训练与可视化方法、类概率的估计，...

【AI驱动】 混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习中评估分类模型性能的重要工具。通过混淆矩阵，可以直观地了解模型在各个类别上的表现，包括正确分类和错误分类的样本数量。基于混淆矩阵，我们可以计算准确率、精确率、召回率、F1分数以及真正率和...

【AI驱动】 混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习中评估分类模型性能的重要工具。通过混淆矩阵，可以直观地了解模型在各个类别上的表现，包括正确分类和错误分类的样本数量。基于混淆矩阵，我们可以计算准确率、精确率、召回率、F1分数以及真正率和...

【AI驱动】 大家好，我是泳鱼。时间序列预测可以使用经典预测方法和深度学习方法。经典预测方法如ETS、ARIMA等为每个时间序列独立地拟合模型，而深度学习方法在给定的数据集中学习时间序列。如今，大型语言模型（LLM）在自然语言处理任务中表现出色，基于tr...

【AI驱动】 自Meta 发布了开源大模型 llama3 系列，在多个关键基准测试中优于业界 SOTA 模型，并在代码生成任务上全面领先。太强了！10大开源大模型！此后，开发者们便开始了本地部署和实现，比如 llama3 的中文实现、llama...

【AI驱动】 本文将从生物神经网络、人工神经网络、神经网络训练、分类与应用四个方面，带您一文搞懂人工神经网络ANN。 一、生物神经网络 基本定义： 百度百科：生物神经网络（Biological Neural Networks）一般指生...

【AI驱动】 在探讨大模型（LLM）的四阶段技术时，我们可以从Prompt Engineering（提示工程）、AI Agent（人工智能代理）、Fine-tuning（微调）以及Pre-training（预训练）这四个关键阶段来详细阐述，这四个阶段技术...

【AI驱动】 在生成式AI和大语言模型（如GPT、LLaMA）的广泛应用中，微调（Fine-tuning）作为模型适应特定任务的关键步骤，其重要性不言而喻。以下将详细介绍三种流行的微调方式：Prompt-tuning、Prefix-tuning和LoRA...

【AI驱动】 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），...

【日积月累】 文章深入探讨了大型模型的技术原理、应用场景及其在人工智能领域的重要性。文章首先回顾了人工神经网络（ANN）的发展历程，包括早期的基础模型如RNN（循环神经网络）和NNLM（神经网络语言模型），这些模型为现代大型模型的演进奠定了基础。接着，文章详细介绍了大型模型的架构和训练过程，强调了其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的广泛应用，如文本生成、翻译和图像识别。此外，文章还提到贝叶斯网络在概率推理和不确定性处理中的重要作用，并将其与深度学习模型进行了对比分析。最后，文章讨论了大型模型面临的挑战，如计算资源消耗、数据隐私问题以及模型的可解释性，并展望了未来发展趋势。总体而言，该文为读者提供了对大型模型及其相关技术（如RNN、NNLM、人工神经网络和贝叶斯网络）的全面理解，展示了其在现代科技中的巨大潜力。

【AI驱动】 多模态学习（Multimodal Learning）是一种利用来自不同感官或交互方式的数据进行学习的方法，这些数据模态可能包括文本、图像、音频、视频等。多模态学习通过融合多种数据模态来训练模型，从而提高模型的感知与理解能力，实现跨模态的信息...

【AI驱动】 激活函数（Activation Function） 神经网络中的线性组合（即加权求和）本身只能表示线性关系。然而，现实世界中的大多数问题都是非线性的。通过引入激活函数，决定神经元是否应该被激活（将信号传递给下一个神经元）以及信号的强度...

【AI驱动】 超参数（Hyperparameter） 超参数（Hyperparameter），是深度学习算法中的调优参数，用于控制模型的学习过程和结构。与模型参数（Model Parameter）不同，模型参数是在训练过程中通过数据学习得到的，而超...

【AI驱动】 优化器（Optimizer） 在深度学习中，优化器（Optimizer）是一个核心概念，它负责调整神经网络的权重和偏置，以便最小化损失函数，从而提高模型的准确性和性能。 常见的优化器，包括梯度下降系列（批量梯度下降BGD、随机梯...