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深度学习在复杂社交网络处理的应用

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

社区干货

2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文

各位好,我是申公豹,资深技术专家,对人工智能方向有所研究,今年一年除了开发了几个软件项目之外的时间,基本都用到了学习研究AI上,最近几个月也是产出了几款AI领域的爆火文章,也把自己学习AI的笔记写了一个专栏,反响... 在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了...

大模型--未来的智能方向|社区征文

这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很广泛的应用,例如图片识别、语音识别、医疗行业和专业岗位等。大模型通过海量数据(web,Wiki,小说等)来学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,可以对未见过的数据做出准确的预测。# **二:大模型的现状**目前大模型的现...

个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文

更深层次的应用将会是虚拟人领域,AIGC 不仅可以生成虚拟人的声音,并可以创造出说的内容。**游戏开发**AIGC 在游戏当中的应用可分为两方面,一方面用于场景和故事的搭建,另一方面玩家可以通过 AIGC 的平台工具来创建自己的虚拟人,可以用于游戏中的打金等活动。**代码生成**资料显示,2022 年 AIGC 发展速度惊人,迭代速度更是呈现指数级爆发,其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展...

大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文

从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,它能够通过分析用户提供的健康数据来预测疾病风险,大大提高了预防性医疗的效率。## 大模型:AI的新阶段大模型,如使用了很多最新的大模型的智能AI机器人,代表了AI的一个新阶段。这些模型由数十亿个参数构成,能够处理复杂的任务,例如自然语言理解和生成,...

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深度学习在复杂社交网络处理的应用-优选内容

2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
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大模型--未来的智能方向|社区征文
这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很广泛的应用,例如图片识别、语音识别、医疗行业和专业岗位等。大模型通过海量数据(web,Wiki,小说等)来学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,可以对未见过的数据做出准确的预测。# **二:大模型的现状**目前大模型的现...
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
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大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,它能够通过分析用户提供的健康数据来预测疾病风险,大大提高了预防性医疗的效率。## 大模型:AI的新阶段大模型,如使用了很多最新的大模型的智能AI机器人,代表了AI的一个新阶段。这些模型由数十亿个参数构成,能够处理复杂的任务,例如自然语言理解和生成,...

深度学习在复杂社交网络处理的应用-相关内容

与 AI 相伴的一年|社区征文

其中机器学习深度学习更是在科研任务中展现了不同的作用,使得我们可以用他们来解决科研中遇到的难题,以此来推动社会的各个方面的进步。# 方法## 卷积神经网络### 1.卷积层卷积层是神经网络中独特的网络机... 在滑动的过程中卷积核的值不会发生改变,因此具有权值共享的特性,这种特性可以减少神经网络中的参数的数量,提升运行效率,降低计算复杂程度。在实际图像特征提取应用中,卷积核是否翻转对局部感知及特征提取不会产生不...

大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文

# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/179ca2b...

基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所... Backbone骨干网络用于提取图像特征。yolov5使用CSPDarknet和FPT作为骨干网络。CSPNet解决了大型骨干网络优化时的梯度信息重复问题,将梯度变化从头到尾集成在特征图中,减少了模型的参数量。yolov5s中包含了CSP1_X和...

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风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文

通俗来讲就是应用中的小助手,例如小度小度、天猫精灵之类,我相信很多人对此都有过体验,感受吗,那就是有点笨、有点憨。大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然语言理... LLM-based-Agent 的架构原理还是挺复杂的,如果大家有兴趣,可以去看一下对应论文,这里就大致讲一下核心内容。LLM 的核心其实是将困难任务逐步分解为更小更简单的任务,同时考虑他们的相互关系和单独解决的难易程度...

再谈 AI 及未来的趋势 | 社区征文

而我那会研究生入学几乎人人都是说想要学习算法,可是算法研究容易,落地太难。殊不知在毕业之时,大家才发现算法一片惨淡,几篇顶会还不够找工作的。但 AI 的大热,一下子在所有领域与 AI 结合的应用引起了人们对人工智... 用于在产品选择中识别顾客的面部,了解这些手势并自我评估顾客的付款。- 第四是自主智能化。前面的三部分主要是软件,但自主智能化会包括触觉和运动,将人工智能创造成机器人、汽车自动驾驶技术等。## 强人工智能...

KubeWharf:解析云原生未来的分布式操作系统|社区征文

网络连接可能是有限的或不可用的。在这些情况下,KubeWharf 的分布式操作系统架构发挥了关键作用,使得应用的部署和管理更加容易。离线混部对于需要在没有网络连接的情况下维持应用可用性的场景至关重要,而 KubeWharf 的设计理念正是为了满足这一需求。 - **云原生存储和机器学习云原生化——** KubeWharf 广泛应用于云原生存储和机器学习领域,为这些复杂的应用提供了一套完整的解决方案。现代应用越来越依赖于先进的存储和机器学...

2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文

关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术,实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,我将目标锁定在Volcengine 引擎基础的自然语言处理模块。选择Volcengine引擎的...

【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文

处理工作。 影像识别一般就包括一些医学影像,比如X射线,MRI等等影像数据,这些数据很好获得,我们小组是去学校附近的医院进行沟通,获得了一些废弃的影像数据等,或者从网络拉去也可,方式多样。收集数据后进行数据的标注,比如疾病部位或是异常情况,作为深度学习算法的训练标签。之后就是预处理工作,这里设计的比较复杂,包括去噪,归一化,裁剪等等操作,也是比较耗时的部分,结束后材料用于深度模型的训练。这里也应用到了计算机视觉的...

三掌柜的2023年国产AI体验之路|社区征文

之前关于大模型的使用体验是基于生成式AI已经做好的应用层面,这次的体验是自己去开发使用体验,也是第一次让我体验到了深度接触大模型的美妙感受。那么接下来就来详细分享一下我对百度云千帆使用的体验步骤。在实际使用千帆大模型平台的过程中,我对其进行了一系列的测试和评估,首先来分享一下从登录进入开始。## 1、登录首次进入打开网站地址 ,直接进入百度智能云首页,以浅蓝为主色调的首页看起来非常清新脱俗,在浏览友好的主...

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