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浅谈人工智能
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创建于2026-01-18
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人工智能基石:长短期记忆网络
想象一下,我们在阅读一段话时,不仅理解了每个字的意思,还能记住前面的内容,理解整段话的逻辑。这种“记忆上下文”的能力,正是现代人工智能的重要突破之一,而实现这一突破的核心技术之一,就是长短期记忆网络,
人工智能基石:翻译官(编码器-解码器)
从一对效率低下的兄弟翻译官,进化成一个高效协作的圆桌会议团队,再到兄弟分家、各显神通,最后其中一位凭借最通用、最强大的模式,成为了今天我们所熟知的、几乎无所不能的AI超级大脑。
人工智能基石:Transformer架构
transformer的“自注意力机制”关注所有内容,解决长文本理解难题,凭借并行计算的优势,成为主流大语言模型的基石,彻底推动生成式AI的爆发。
人工智能基石:生成对抗网络(GAN)
一位警察与一位假币制造者。假币制造者的制假技术很粗糙,警察一眼就能识破。但这位伪造者每次失败后都会研究警察的鉴别方法,改进自己的工艺。双方不断升级对抗,迭代自己的能力,这就是生成对抗网络的核心思想。
人工智能基石:循环神经网络(RNN)
在RNN中,神经元(或网络单元)的输出可以被反馈到自身,形成“循环”,这使得信息可以持久化。在传统的前馈神经网络中,信息单向流动,从输入层到输出层,层与层之间的节点没有连接。
人工智能基石:三座大山
人类学习需要三样东西: 教材(数据)、 老师的方法(算法)和学习时间(算力)。机器学习需要数据(学习内容)、算法(学习方法)和算力(学习时间),数据、算法和算力即是人工智能的三座大山。
人工智能基石:多层感知机(MLP)
MLP就是一个“死板但勤奋的决策委员会”,专门处理“填表格、做判断”的工作。通过多层机制的固定规则进行决策,使之成为更专业模型的“最后拍板人”。
人工智能基石:卷积神经网络(CNN)
CNN就是一个通过多层、局部、共享权重的特征提取器,像流水线一样,从像素中逐步提炼出越来越抽象、越来越能代表物体本质的信息,最后完成分类或识别的智能系统。