基于LSTM的序列预测: 飞机月流量预测循环神经网络，如RNN，LSTM等模型，比较适合用于序列预测，下面以一个比较经典STM的使用方法和训练过程。
我们之前做过一期基于Yolov5的口罩检测系统（手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程_dejahu的博客-博客），里面的代码是基于YOLOV5 6.0开发的，并且是适用其他数据集的，只需要修改数据集之后重新训练即可，非常方便，但是有些好兄弟是初学者，可能不太了解数据的处理，所以我们就这期视频做个衍生系列，主要是希望通过这些系列来教会大家如何训练和使用自己的数
近日，吴恩达在圣诞节的《The Batch》特刊上发布了一年一度的年终盘点。在过去的一年，生成式AI迎来爆发式增长，由人工智能生成的图片在社交平台疯狂传播，引发大量争议的同时也推动了投资；视觉 Transformer(ViT) 的工作也出现爆炸性增长，在过去一年中，研究人员共计发表超过 17,000 篇 ViT 论文；AlphaCode、Codex 等的推出便利了开发者，大受欢迎；与此同时，研究
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神经网络按照不同的分类方式，会有多种形式的划分。第一种分类方式是按照类型来分，包含两种类型，分别为前馈神经网络和反馈神经网络。
交叉熵的作用通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输经网络可以得到一个N维的...
一、前述本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码。二、代码import tensorflow as tfimport numpy as npimport mathimport timefrom tutorials.image.cifar10 import cifar10from tutorials.image.cifar10 import cifar10_in...
一、前述传统的神经网络每个输入节点之间没有联系，RNN （对中间信息保留）：由图可知
Linux文件系统中的文件是数据的集合，文件系统不仅包含着文件中的数据而且还有文件系统的结构，所有Linux 用户和程序看到的文件、目录、软连接及文件保护信息等都存储在其中。
0.背景简述GNN的本质,是要学习网络中每个节点的表达的，这些潜在的表达对图中每个节点的“社交”关系进行了编码，把离散值的节点编码成稠密向量，后续可用于分类回归，或者作为下游任务的特征。更多：本次学习的图神经网络模型（如谱聚类的GCN、GAT等等），这些图神经网络即将节点或图映射到一个低维空间（称为图嵌入）；而除了GNN还有很多图嵌入方法（在GNN之前图嵌入的概念常出现在流行学习和网络分析的研究中
近期，随着AI绘画，AI生成视频的走红，AIGC（AI-Generated Content 人工智能生成内容）再度站在了聚光灯下，成为行业热门话题。AIGC的发展离不开大模型底层技术的支撑，而其中最为出圈的，当属“万能语言模型”GTP-3。本文中，我们将和大家一同走进GPT-3的发展史，了解GPT-3产生巨大飞跃的原因，探索GPT-3的商业化价值。
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近日，有位外国网友在Reddit上发帖称利用metacurate.io持续读取了2020年度arxiv上有关AI、机器学习、NLP和数据科学的大量论文资源。到2020年末，metacurate.io总共检索了94,000多个论文链接。
火了一周的 ChatGPT，HG 不允许还有小伙伴不知道这个东西是什么？简单来说就是，你可以让它扮演任何事物，据说已经有人用它开始了颜色文学创作。因为它太火了，所以，本周特推在几十个带有“chatgpt”的项目中选取了两个有代表性的项目，希望你能玩好这个新玩具。 除了很火的 ChatGPT，本周还有
原文链接： Neural Language Modeling by Jointly Learning Syntax and Lexicon 论文地址： Neural Language Modeling by Jointly Learning Syntax and Lexicon 代码地址： yikangshen/PRPN
最近开始转向去看看一些无监督的成分
欢迎关注”生信修炼手册”!本文是对tensorflow官方入门教程的学习和翻译，展示了创建一个基础的神经网络
最开始做我们这个技术公众号的时候，我定了3个层次的目标。第1层目标
此前备受大家关注的加法神经网络（AdderNet，ANN）已被CVPR 2020接受，并录用为Oral（接受率约6%）。在这篇工作中，来自北大、华为、悉尼大学的研究员们提出了一种全新的加法神经网络，在ImageNet上使用ResNet-50达到了74.9% 的Top-1准确率和 91.7% 的Top-5的准确率，现已开源