机器学习神经网络
社区干货
TensorFlow简介
TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlo...
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...
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!如何基于环境而做出行动反应,以获得最大化的累积奖励。其与监督学习的差异在于监督学习是从数据中进行学习,而强化学习是从环境给他的奖惩中学习。Q-learning,SARSA,深度强化网络、蒙特卡洛学习...## 如何理解深度学习常说的深度学习是一种使用深层神经网络的模...
特惠活动
机器学习神经网络-优选内容
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大模型--未来的智能方向|社区征文
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9a1e34fb878a491aa12d59360dd018ba~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753241&x-signature=pnjlkvQ80FOKoykvMoDQ8ojV2nA%3D)# **一:什么是大模型**大模型是大规模语言模型(Large Language Model)的简称 -- 指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。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...
大模型发展的前景与挑战|社区征文
大模型简单来说就是一个机器学习模型,其参数巨量,数据规模巨大,并且它的计算结构十分复杂,主要通过其理解能力以及表达 能力处理复杂的任务。应用场景十分广泛,早期应用于自然语言、神经网络、语音、系统推荐等,如今几乎涉及各行各业,目前大模型已经成为未来人工智能发展的重要方向和核心技术。# 大模型应用根据企业的应用场景,可以分为下面几类:## 1、生成类应用Codex,以性能闻名,是OpenAI开发的一种语言模型,可以根据问...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、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...
AI技术进展和总结|社区征文
随着机器学习和深度学习的发展,AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训练技术在文档理解任务方面取得了显着... 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取视觉特征,这样节省了参数并消除了区域注释。LayoutL...
常见问题
什么是机器翻译?机器翻译是使用机器学习技术,将所需要的文本、图像、视频使用计算机程序从支持的“源语言”翻译成所需要的“目标语言”的服务。机器翻译背后的科技和技术极其复杂,汇集了多种前沿技术,包括深度学习(人工智能-AI)、大数据、语言学、云计算、API工程架构,分布式处理等。神经网络机器翻译(NMT)技术的出现引发翻译技术和翻译效果的大幅提升,高质量的机器翻译开始进入人类生活的方方面面。机器翻译技术于2016年下半年开...
漫谈人工智能在各行业的应用以及促进和发展|社区征文
从20世纪50年代的符号主义领域到20世纪80年代的神经网络和机器学习,经历无数寒冬的人工智能,随着计算机性能和存储的不断提升,算力的满足以及随着各种算法模型的迭代和改进,又得益于深度学习技术和大数据技术的快速发展,让人工智能在今天有了技术性的变革。在这些buff的叠加下,也让很多人工智能大语言模型在2023年如雨后春笋般出现,让算法有了自己学习和思考的能力,众多AIGC应用出现。因此也出现了很多对个人甚至对于辅助企业生产...
如何将机器翻译模型训练速度提高3倍?
近年来,随着计算机硬件算力提升,越来越多的机器学习、AI技术落地到了产业界当中,基于Transformer的神经网络机器翻译技术就是其中最为经典的案例之一。 为了获得高质量的翻译效果,研究人员往往会使用更大的神经网络模型,随之而来的便是更长的模型训练周期以及更大的线上推理(翻译)延迟。 火山翻译团队一直致力于这方面的优化,早在2019年12月,我们就开源了LightSeq推理加速引擎,是行业内第一个又快又好的实现,解决了翻译延迟高的问...
i 人福音:人工智能 |社区征文
AI的原理是基于人工神经网络和机器学习算法,通过对大量数据进行分析和处理,从而让计算机具备类似于人类的认知和智能。这种技术不断地接受人的输入并进行学习,从而使其日益智能化。AI可以处理视觉、语音、文字等各种数据,并能做出判断、预测和推理等人类需要的行为。AI在大规模数据分析、图像识别、自然语言处理等方面表现非常优秀,并具备广阔的应用前景。在医疗领域,AI可以在临床诊断、疾病预测、药物研发等方面提供支持。它可以...
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... 深度学习模型可以支持新文件类型和未知攻击的检测,这在网络安全防御中是非常明显的优势。近年来,深度学习在防止网络安全威胁,特别是在防止APT攻击方面取得了长足的进步。很多学术成果表明,深度神经网络可以学习到A...
