机器学习基础-监督学习-目标函数之感知器损失（Perceptron Loss）
感知器损失（Perceptron Loss）是一种用于二分类问题的方针函数，基于...
监督学习
机器学习基础-监督学习-目标函数之交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）
穿插熵丢失（Cross-Entropy Loss）是一种常用的方针函数，首要用于...
机器学习基础-监督学习-目标函数之平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）
均匀绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）是一种用于衡量回归...
AI写测试用例
一、用ChatGPT直接生成的测试用例 要写测试，咱们要先有一个程序。为了防止这...
惊！读取大脑重建高清视频，Stable Diffusion还能这么用
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 大众号 QbitAI 现在，AI可以把人类脑中的...
LeCun世界模型出场！Meta震撼发布首个「类人」模型，理解世界后补全半张图，自监督学习众望所归
长久以来，LeCun抱负中的AI，一直是通往人类水平的AI，为此他提出了「国际模...
75岁Hinton中国大会最新演讲「通往智能的两种道路」，最后感慨：我已经老了，未来交给年轻人
「但我已经老了，我所期望的是像你们这样的年轻有为的研究人员，去想出咱们如何能够具...
“开水白菜”——程序应用中的上等国宴
开水者，场景也；白菜者，算法也。在工业检测界事务视觉的使用场景往往较为单一，没有...
机器学习基础-监督学习-标签平衡处理之 ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）
ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）是一种根据...
GPT-4是什么？如何搭建和使用？
GPT-4的概述 GPT-4（Generative Pre-trained Tr...
ChatGpt都这么火了，它使用的 BPE 分词算法要不要了解一下？
Byte Pair Encoding（BPE）是一种文本压缩算法，它通常用于自然...
机器学习基础-监督学习-训练数据-特征提取和特征选择
在监督学习中，特征提取和特征挑选是非常重要的步骤，它们能够进步模型的泛化才能和功...