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。...【查看原文】
OpenAI 发布的视频生成模型 Sora，能根据文本生成长达一分钟的高质量视频，理论上支持任意分辨率，如 1920x1080 、1080x1920。
SoraOpenAI
得物技术 2024-03-20
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
鞭牛士3月19日消息，在字节跳动11周年年会上，字节跳动CEO梁汝波提及了近期备受关注的GPT-4。梁汝波表示，ChatGPT给行业带来了很大震动，而GPT-4的表现也很震撼，但大家并不能停留在震撼上，而是「应该深入学习，深入理解它的原理，去思考如何结合场景来给用户创造价值。
GPT-4ChatGPT字节跳动
鞭牛士 2023-03-19
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
深度学习机器学习
皮大大 2023-09-15
链接：https://pan.baidu.com/s/1v5GTkY3p4PtfoqaPf4ucVg?pwd=enwe 提取码：enwe本书适合初学者快速入门深度学习算法和TensorFlow框架。我们已讲故事的方式向读者一步步地介绍每个核心算法，非常详细地剖析算法原理，手把手实现每个算法实战，不但让读者能够了解算法的工作原理，更重要的是教会读者如何一步步地思考问题并解决问题。具体地，我们会介绍目前深度学习的数学原理，反向传播算法，卷积神经网络，循环神经网络，对抗生产网络，自编码器，神经网络结构搜索，图卷
深度学习人工智能百度
没有名字如何行走江湖 2023-08-31
二零二四年，个人总结 第二十六个岁月年，我确实也完成了一些梦想和既定计划。每年的1月1日，我都会定下这一年的一些大计划，虽然不算是一定要完成，但生活嘛，总需要盼头，不要给自己压力，也希望不让自己堕落，
Kuye 2024-12-29
12月30日，中国载人航天官方发布了《中国空间站科学研究与应用进展报告》（2024年），这也是中国空间站首次公布此类报告。2022年12月31日，中国空间站全面建成！这标志着我国已成功构起极具
2024-12-30
快科技12月30日消息，近日比亚迪宣布，品牌旗下中大型智能旗舰MPV比亚迪夏的形象代言人即将亮相。比亚迪透露，代言人的海报关键词包括技艺精湛、沉稳、硬朗、铁汉柔情、实力派影帝、戏路宽广、
从表格里可以看到ChatDOC与ChatPDF都是基于GPT的产品，但在功能上ChatDOC还是比ChatPDF功能强大的多
栈江湖 2024-12-29
在配置和管理Tomcat集群时，可能会遇到各种故障。常见的问题包括节点间数据不一致、会话复制失败、负载均衡不均衡等。以下是关于如何排查和解决这些问题的详细步骤和示例代码： 1. 检查Tomcat集群配
Victor356 2024-12-30
## 0 前言 上文讲解了Jest框架对组件库测试，TypeScript和Jest都为代码质量和研发效率。之前实现Container和Button组件以渲染功能为主，可根据不同属性渲染不同样式去实
JavaEdge在掘金 2024-12-29
这一年，小确幸与大突破 2024 年，于每个人而言，都是一本独特的故事集，翻开它，满是成长、感动与惊喜的篇章。这一年，生活的笔触细腻而温柔，勾勒出无数个令人心头一暖的小确幸。 在一个寻常的午后，阳光轻
芯动大师 2024-12-29
在人工智能和机器学习快速发展的今天，Markdown作为一种轻量级标记语言，正变得越来越重要。它以其简单、清晰和可扩展的特性，成为了文档管理、内容呈现和LLM（大语言模型）辅助工作的首选格式。
几米哥 2024-12-29
起步：什么叫多目标识别？ 无论是生活中的动物识别、智能相册中的场景分类，还是工业领域的检测任务，都能看到多目标识别的身影。这次，我决定通过学习HarmonyOS最新的Object Detection。
李游Leo 2024-12-29
骨骼点检测技术是一项强大的AI能力，能够从图片中识别出人体的关键骨骼点位置，如头部、肩部、手肘等。这些信息在人体姿态分析、动作捕捉、健身指导等场景中有着广泛应用。
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