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2023 年 05 月 11 日文章目录
大型语言模型综述全新出炉:从T5到GPT-4最全盘点,国内20余位研究者联合撰写
使用Statsmodel进行假设检验和线性回归
要学习的第一个现代CNN:AlexNet
图神经网络必读的5个基础模型: GCN, GAT, GraphSAGE, GAE, DiffPool.
收藏!大型语言模型(LLMs)大盘点,含源码及Demo地址(附链接)
大AI巧用「砌砖」方法:LLM可通过将任务「外包」给专业领域的AI模型来提高其性能
【2023新书】工业4.0应用的智能分析
扩散模型的基本内容介绍
放弃反向传播后,Geoffrey Hinton参与的前向梯度学习重磅研究来了
【2023新书】机器学习与数据的线性代数
卢北辰:数据点亮梦想,能力驱动人生 | 提升之路系列(九)
高斯混合模型 GMM 的详细解释
常用距离算法 (原理、使用场景、Python实现代码)
【KAUST博士论文】面向3D理解的鲁棒深度学习模型设计
李雨浛:在数据、网络与民意之间——用计算社会科学方法探讨数字媒体与可持续未来 | 提升之路系列(八)
生成式模型与辨别式模型
ChatGPT的提示的一些高级知识
宋爽:利用大数据解码遗传学的秘密 | 提升之路系列(七)
CVPR 2023 | HPM:在掩码学习中挖掘困难样本,带来稳固性能提升!
参数与非参数检验:理解差异并正确使用
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