神经网络与深度学习练习题答案
社区干货
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能教学中,深度学习技术主要应用于以下几个方面:**个性化推荐系统**:利用深度学习算法,分析学生的学习习惯、兴趣和需求,为其推荐个性化的学习资源和路径。例如,根据学生的答题情况,智能推荐相关知识点和练习题,帮助他们更好地掌握知识,以下是部分核心代码。```import tensorflow as tf...
AI技术进展和总结|社区征文
训练技术在文档理解任务方面取得了显着进展,在文档人工智能社区中掀起了波澜。预训练的文档AI模型可以解析扫描表格、工作文档和学术论文等各种文档的布局并提取出最关键信息,这对于工作应用和学术研究非常重要。基于AI的自监督预训练技术由于其重建预训练目标的成功应用,在深度学习方面取得了快速进展。 最近提出的基于AI的LayoutLMv3模型非常成功,LayoutLMv3 是文档 AI 中第一个多模态模型,不依赖于预训练的卷积神经网络来提...
当我遇见腾讯混元大模型|社区征文
得益于其深度学习和生成对抗网络(GAN)技术的充分运用。通过大量动漫图片的学习和分析,混元大模型掌握了动漫风格的核心特征,并能够生成高质量的动漫图片。这使得动漫制作的过程更加高效、简洁,且结果更加精美动人。... 还通过强化学习的方法,让大模型自主识别陷阱问题。## 深度学习技术- 深度学习人工智能是新一轮的科技革命。在探索人工智能的过程中,研究人员受到人脑神经网络工作方式的启发,设计出了人工神经网络。这种网络...
基于图卷积神经网络和卷积注意力模块的癫痫检测|社区征文
# 前言 癫痫检测是一个重要的医学问题,由于脑电数据采集困难和发作样本不足等问题,传统的癫痫检测方法准确性和可靠性受到了严重限制。为了解决这些问题,我们提出了一种基于图卷积神经网络的癫痫检测模型,该模型... 随着我对于机器学习和深度学习的了解及深入,越来越觉得AI可以帮助我们干更多的事情,也可以帮助我们的生活可以变得越来越好。 [基于图卷积神经网络和卷积注意力模块的癫痫检测_㋛_InfoQ写作社区](https://xie.in...
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神经网络与深度学习练习题答案-优选内容
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保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580432&x-signature=e3frOpqNDcXpL7nigSFIY%2BX9ink%3D)**前言**在 2023 年疫情早已结束的当下,时代也在飞速的发展和进步,越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段...
与 AI 相伴的一年|社区征文
# 背景介绍时光飞逝,不知不觉 2023 年,这一年是与 AI 相伴的一年,随着对 AI 的深入了解,才明白原来 AI 已经深入在我们在生活的方方面面,其中机器学习和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制,卷积目的是对图像进行特征提取,具有局部感知机制和权值共享的两个特性,因...
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
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、... **模型训练:** 我们采用了基于循环神经网络(RNN)的生成模型进行训练。该模型接受诗歌的特征作为输入,并输出下一行诗歌的词向量序列。在训练过程中,我们使用了变分自编码器(VAE)来引入潜在变量,以捕捉诗歌的潜在分布...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。是根据放置在脑部的颅内电极或头皮表面电极采集获得的,表示大脑中神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。深度学习方法能以更... 通过对AI中深度学习的学习,可以使我们解决一些人工难以解决或者比较浪费时间的问题有更好的解决方法,帮我们节约时间,并且推动社会的进步和发展。[AI与深度学习的一年 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/8...
ICASSP 2023 | 解密实时通话中基于 AI 的一些语音增强技术
回声消除一直是外放场景中一个极其复杂且至关重要的问题。为了能够提取出高质量的近端干净语音信号,火山引擎提出了一种结合信号处理与深度学习技术的轻量化回声消除系统。在特定说话人降噪(Personalized Deep Noise Suppression, pDNS ) 基础上,我们进一步构建了特定说话人回声消除(Personalized Acoustic Echo Cancellation, pAEC)系统,其包括一个基于数字信号处理的前处理模块、一个基于深度神经网络的两阶段模型和一个基于 BS...
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI赋能安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 伴随着人工智能技术的蓬勃发展,当前网络空间已经迈进到人工智能... 深度神经网络可以学习到APT 攻击的高级抽象特征,从而更好的对网络威胁进行检测。 随着深度学习技术在NLP、CV、推荐系统等领域的蓬勃发展,笔者很看好Transformer等预训练模型、对比学习、Prompt Learning等技术...
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
大模型技术是指具有规模性参数深度神经网络模型的人工智能模型。这种模型通常包含数十亿到数千亿个参数,依据规模性训练数据与计算资源反复练习。以下是大模型技术的一些环境: - 硬件开发:大型模型的崛起与... 文本分类与情感分析:大型模型能通过学习大型文本数据来识别归类文本里的情绪趋势,用以舆论剖析、情感分析点评等领域。 信息检索与问答:大型模型能通过理解问题与文本间的语义关系去完成信息检索和问答任务。...
