前言 深度学习是机器学习的子集，它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。 每个层包含的单元可将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务...【查看原文】
链接：https://pan.baidu.com/s/1r5QBlLfjM63tH1015nGvgA?pwd=o26n 提取码：o26n本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过
深度学习机器学习百度
火星上的彩虹美不美 2023-08-01
在前面的文章中我们主要对生成式AI的两大核心技术深度学习以及大模型进行了初步的介绍，而本文主要以深度学习为核心详细阐述其背后的技术原理。多层人工神经网络是深度学习最常见的实现方式。
深度学习生成式AI
慕枫技术笔记 2023-06-15
从图像生成技术迈出的里程碑事件，到对AI绘画技术的深度科普，再到未来的发展趋势分析，相信本文将能够为大家揭示AI绘画背后的神秘面纱，一起来深入了解其技术原理吧。我会通过两篇文章来对AI绘画产品进行分析，第一篇主要科普图像生成技术原理；第二篇是分析AI绘画产品商业化落地，算是我近期对AI绘画产品了解的一个总结输出，以下是第一篇内容。
AI绘画
人人都是产品经理 2023-05-27
AI大模型开发，包括提示词工程，分词，嵌入，矢量数据库，检索强化生成 Langchain等知识点，以及大量的案例。
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helloworld技术社区 2024-08-25
本书涵盖了机器学习领域中的严谨理论和实用方法，讨论了学习的计算复杂度、凸性和稳定性、PAC-贝叶斯方法、压缩界等概念，并介绍了一些重要的算法范式，包括随机梯度下降、神经元网络以及结构化输出。全书讲解全面透彻，适合有一定基础的高年级本科生和研究生学习，也适合作为IT行业从事数据分析和挖掘的专业人员以及研究人员参考阅读。作者简介:以色列希伯来大学副教授Shai ShalevShwartz和加拿大滑铁卢大学教授Shai BenDavid的专著《Understanding Machine Learning:F
机器学习
编程小怼怼 2023-06-29
2024年的AI编程到底什么实力？近日，谷歌的工程主管Addy Osmani，为我们揭示了AI辅助编码在一线开发中的真实情况。
新智元 2024-12-31
伊利、三只松鼠等品牌受热捧，食品安全关注度高。
世研大消费指数 2024-12-31
让AI真正走入手机生态，我们是否准备好了？
36氪的朋友们 2024-12-31
适应变化，创新找新机会，AI、短视频、个人IP、体验经济等推动发展。
碧根果 2024-12-31
文章首发到公众号：月伴飞鱼，每天分享程序员职场经验！ 大家好呀，我是飞鱼。 作为程序员，工资相对其他行业会稍微高一些，应该有很多朋友遇到过同事向自己借钱的经历。 但你把钱借给别人之前，要明白这几点。
程序员飞鱼 2024-12-31
