酸奶蛋糕不要奶油

深度学习是一个快速发展的领域，近年来取得了重大进展。随着机器学习和 AI 应用的日益普及，深入了解 Tensorflow、Keras 和 Pytorch 等深度学习框架变得...

反向传播是人工神经网络 (ANN) 中用于训练深度学习模型的一种流行算法。它是一种监督学习技术，用于调整网络中神经元的权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。 在神经网...

大多数时候，很难想象没有离群值的真实世界数据集。让我们看看与决策树和逻辑回归相比，RF 在处理异常值方面如何更有效！ 分类上下文： 1> 决策树的工作：根据分类或数值特征，...

“生物科学中可解释性的方式和原因——Lior Pachter”摘要 链接：https://www.youtube.com/watch?v =zg6vBHYMoKo 这是上述...

从图像中提取特征（获取特征嵌入）是执行任何计算机视觉任务的第一步。以下是从图像中提取特征的几种方法： 1> 卷积神经网络 (CNN)：  CNN 通常是从图像中提取特征的首...

蛋白质设计和工程是分子生物学的基本目标，在医学、生物技术和材料科学等各个领域有着广泛的应用。几十年来，科学家们一直在探索各种方法来设计新型蛋白质和对现有蛋白质进行工程改造以...

介绍 Stable Diffusion是一种文本到图像模型，在来自LAION-5B 数据集子集的 512x512 图像上进行训练。 本笔记本的目标是演示使用🤗 Diffu...

机器学习充满了许多优点和应用，这是机器学习和人工智能流行的两个主要原因。目前，像 ChatGPT 和许多其他工具这样的人工智能工具在每个行业都被用作专家指南。在许多公司和初...

人工智能可以给你你想要的，但无论如何你都应该知道你想要实现什么。 所以逐渐地我们得到了一行而不是 10 行，只有一个实现不起作用 最后的实现：...

第二次世界大战后，技术蓬勃发展，人类得以造访月球，远距离交谈，最重要的是，使用机器实现了工作自动化。艾伦图灵是从事人工智能研究的数学家之一，专注于像人类一样思考的机器。随着...

逻辑回归是一种统计方法，用于检查一个或多个自变量与分类因变量之间的联系。它是一种常用于机器学习和预测建模的回归分析。 在这篇博文中，我将探讨逻辑回归的基础知识、它的工作原理...

引言： 深度学习是机器学习的一个子集，已经成为开发智能系统的最流行的技术之一。它已经在许多领域带来了显著的突破，如图像和语音识别、自然语言处理和自动驾驶汽车。在这篇博文中，...

尽管深层神经网络（DNN）取得了无可争议的成功，但最近的研究表明，深层神经网络（DNN）很容易受到对抗性攻击。一张图片中几乎察觉不到的变化就会导致训练有素的DNN出现错误分...

引言 过去十年，大规模的在线编码教育取得了惊人的成功。快速的网速、改进的用户界面设计、嵌入浏览器窗口的代码编辑器，使Code.org等教育平台能够为不同编码经验和兴趣水平的...

大规模数据集的标签策划成本很高，因此在对较小的、有标签的数据集进行微调之前，利用丰富的无标签数据是预训练机器学习模型的一个重要且有前途的方向。开发预训练模型的一个流行和成功...