【线性分类器】(四)万字长文解释拉格朗日乘子与支持向量机

简介:

【线性分类器】(四)万字长文解释拉格朗日乘子与支持向量机

相关文章
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
四张图片道清AI大模型的发展史(1943-2023)
现在最火的莫过于GPT了,也就是大规模语言模型(LLM)。“LLM” 是 “Large Language Model”(大语言模型)的简称,通常用来指代具有巨大规模参数和复杂架构的自然语言处理模型,例如像 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)这样的模型。这些模型在处理文本和语言任务方面表现出色,但其庞大的参数量和计算需求使得它们被称为大模型。当然也有一些自动生成图片的模型,但是影响力就不如GPT这么大了。
4807 0
|
12月前
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
用图灵测试检验AI尤其是大语言模型,真的科学吗?
【9月更文挑战第25天】《Does GPT-4 Pass the Turing Test?》一文评估了先进AI模型GPT-4的图灵测试表现。尽管GPT-4在某些对话中成功迷惑了参与者,但其整体成功率仅为41%,低于人类的63%。图灵测试作为评估AI语言能力的工具依然有效,但存在局限性,如无法评估AI的认知机制且受主观判断影响。此外,测试还引发了关于AI智能及伦理的讨论。
595 6
|
10月前
|
机器学习/深度学习 算法
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GANs)
生成对抗网络(GANs)由Ian Goodfellow等人于2014年提出,是一种通过生成器和判别器的对抗训练生成逼真数据样本的深度学习模型。生成器创造数据,判别器评估真实性,两者相互竞争优化,广泛应用于图像生成、数据增强等领域。
1026 1
|
8月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!
自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
前端大模型入门(三):编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析 - llm的输入
本文介绍了大规模语言模型(LLM)中的两个核心概念:Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID,而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法,帮助读者理解其基本原理和应用场景。
2678 1
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
深度学习实践:构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行分类
本文详细介绍如何使用PyTorch构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行图像分类。从数据预处理、模型定义到训练过程及结果可视化,文章全面展示了深度学习项目的全流程。通过实际操作,读者可以深入了解CNN在图像分类任务中的应用,并掌握PyTorch的基本使用方法。希望本文为您的深度学习项目提供有价值的参考与启示。
|
缓存 监控 负载均衡
将近2万字的Dubbo原理解析,彻底搞懂dubbo
市面上有很多基于RPC思想实现的框架,比如有Dubbo。今天就从Dubbo的SPI机制、服务注册与发现源码及网络通信过程去深入剖析下Dubbo。
28114 9
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
深入理解PyTorch自动微分:反向传播原理与实现
【4月更文挑战第17天】本文深入解析PyTorch的自动微分机制,重点讨论反向传播的原理和实现。反向传播利用链式法则计算神经网络的梯度,包括前向传播、梯度计算、反向传播及参数更新。PyTorch通过`autograd`模块实现自动微分,使用`Tensor`和计算图记录操作历史以自动计算梯度。通过示例展示了如何在PyTorch中创建张量、定义计算过程及求梯度。掌握这些有助于提升深度学习模型的训练效率。
|
机器学习/深度学习
受限玻尔兹曼机|机器学习推导系列(二十五)
受限玻尔兹曼机|机器学习推导系列(二十五)
884 0
受限玻尔兹曼机|机器学习推导系列(二十五)
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
【36】使用RNN与LSTM实现时序信息预测
【36】使用RNN与LSTM实现时序信息预测
319 0
【36】使用RNN与LSTM实现时序信息预测