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深度学习
若年封尘
创建于2022-06-26
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LLM时代下Embedding模型如何重塑检索、增强生成
【本文正在参加金石计划附加挑战赛——第一期命题】Embedding模型作为RAG中检索召回的重要一环,扮演着极其关键的角色,直接影响到信息检索的效果和生成文本的质量。
Deep Residual Learning for Image Recognition(残差网络ResNet的理解)
持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第1天,点击查看活动详情 增加网络层数 纵观ILSVRC图像识别大赛历年的冠军,网络的层数呈逐年上升的趋势,那么,网络的精度会随着
Going Deeper With Convolution(GoogLeNet的理解)(2)
“我报名参加金石计划1期挑战——瓜分10万奖池,这是我的第2篇文章,点击查看活动详情” GoogLeNet 我们还使用了一个更深更广的Inception网络,其质量略胜一筹,但将其加入到合集中,似乎只
Going Deeper With Convolution(GoogLeNet的理解)(1)
“我报名参加金石计划1期挑战——瓜分10万奖池,这是我的第1篇文章,点击查看活动详情” 相关工作 从LeNet-5奠定的卷积神经网络(CNN)基础结构:堆积卷积层(stacked convolutio
逻辑回归中的损失函数和代价函数
携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第46天,点击查看活动详情 按照任务的种类,将任务分为回归任务和分类任务。区别:输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题,
什么是核函数
携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第19天,点击查看活动详情 核函数K(kernel function)就是指K(x, y) = <f(x), f(y)>,其中x和y
人工智能的知识表示2
携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第15天,点击查看活动详情 谓词公式的性质 1.谓词公式的解释 谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性 如果谓词公式P对个体域D上的
人工智能的知识表示1
携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第14天,点击查看活动详情 一、绪论 智能是知识与智力的总和。 智能的特征:感知能力、记忆与思维能力、学习能力、行为能力(表达能力)