在人工智能（AI）的领域，大模型是当今的热门话题。这些巨大的模型，如GPT-4，BERT，T5等，以其令人印象深刻的性能和功能，正在改变我们处理各种任务的方式。

卷积神经网络的发展主要是为了解决人类视觉问题，不过现在其它方向也都会使用。发展历程主要从Lenet5->Alexnet->VGG->GooLenet->ResNet等。 传统BP神经网络层与层之间都是全连接的，对于图像处理领域，当神经网络处理大图像时，全连接会导致待训练的参数非…

文章选自TowardsDataScience，作者：James Le，机器之心编译。 在机器学习中，有一种叫做「没有免费的午餐」的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法对所有问题都有效，在监督学习（即预测建模）中尤其如此。 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多…

在这份笔记中，Wan Zhen 不仅介绍了每个课程的关键知识点，同时还详细解释了各课程的编程作业。在第一门课程《神经网络与深度学习基础》中，该课程笔记不仅提供了最基础的 Python 和 NumPy 操作笔记，同时还从最基础的 Logistic 回归推导到最一般的深度全连接网络…

前端慌不慌？用深度学习自动生成HTML代码