神经网络嵌入是利用深度学习模型实现 Embedding 的一种方法，适用于多种数据类型，包括文本、图像和图结构数据。

随着深度学习技术的快速发展，高效的计算框架和库对于模型训练至关重要。TensorFlow作为目前最流行的深度学习框架之一，其GPU版本能够显著提升模型训练的速度...

Sebastian Raschka 是一名机器学习和人工智能研究员，曾在威斯康星大学麦迪逊分校担任统计学助理教授，专门研究深度学习和机器学习。他让关于 AI 和...

自2006年深度学习概念被提出以来，20年快过去了，深度学习作为人工智能领域的一场革命，已经催生了许多具有影响力的算法或模型。那么，你所认为深度学习的最牛的模型...

语言模型是用来估计一个句子（或一个单词序列）概率的模型。简单地说，语言模型试图预测下一个单词。基于深度学习的语言模型，如GPT-2和BERT，已经在自然语言处理...

适用模型:自然语言及图像识别上面深度学习无疑是王者，但在表格类异构数据上，xgboost等集成学习树模型才是实打实的神器。大量实验表明基于树的模型在中型表格数据...

随着大数据和人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为了机器学习领域最具前景的一个分支。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，已经成为了深度学习...

英特尔公司近年推出的Xe架构代表了其在图形计算领域的一次重大创新。Xe架构不仅仅是一个图形处理单元（GPU），而是一个统一的计算架构（Unified Compu...

深度学习简介：核心理念：Nvidia的这个四部分系列介绍了2015年实践的深度学习基础知识，对于任何刚刚学习AI的人来说都是一个很好的资源。

MindSpore提供了基于Pipeline的数据引擎，通过Dataset和Transforms实现高效的数据预处理。它提供了内置的文本、图像、音频等数据集加载...

Caffe深度学习框架支持多种编程接口，包括命令行、Python和Matlab,下面将介绍如何使用这些接口。

近年来，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。GPT-4作为OpenAI推出的最新一代生成式预训练变换器，代表了当前技术的巅峰。本文将详细...

选择这样做的理由，Hinton的解释是想要用AI探索新材料，进而帮助人们解决气候变化问题。

PyTorch 提供了完整的文档，循序渐进的指南，作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题。Facebook 人工智能研究院对 PyTorch 提供了强力支持，...

先从网上下载对应的数据集文件,MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集（Dataset）和数据变换（Transforms）实现高效的数据...

选择这样做的理由，Hinton的解释是想要用AI探索新材料，进而帮助人们解决气候变化问题。

梯度下降优化算法是机器学习和深度学习中最常用的优化算法之一。它通过不断调整模型参数，使得损失函数的值逐渐减小，从而使模型逐步逼近最优解

新型抗生素药物的研发是当今的热点话题。今天介绍一篇发表在Cell Chemical Biology的抗生素研发的文章，传统抗生素多针对细菌活跃代谢时期，而作者针...

在人工智能模型的开发旅程中，选择正确的机器学习开发框架是一项至关重要的决策。历史上，众多库都曾竞相争夺“人工智能开发者首选框架”这一令人垂涎的称号。（你是否还记...

【前言】 本文版权属于GiantPandaCV，未经允许，请勿转载！最近在学neon汇编加速，由于此前OD任务发现在检测后处理部分使用OpenCV较为占用资源且...