SiLU函数
SiLU（Sigmoid Linear Unit）函数，也称为 Swish 函数，是一种常用于深度学习中的激活函数。它是由 Google 的研究人员提出的，旨在解决 ReLU（Rectified Linear Unit）函数的一些缺点，尤其是在深度网络的训练过程中。
【笔记】激活函数SiLU和Swish
激活函数 SiLU 和 Swish 都是 深度学习 中用于神经网络中的非线性激活函数，旨在增强模型的表达能力和训练性能。实际上，SiLU（Sigmoid Linear Unit）和 Swish 本质上是同一个激活函数的两种不同名称。
差分隐私机器学习：通过添加噪声让模型更安全，也更智能
本文探讨在敏感数据上应用差分隐私（DP）进行机器学习的挑战与实践。通过模拟DP-SGD算法，在模型训练中注入噪声以保护个人隐私。实验表明，该方法在保持71%准确率和0.79 AUC的同时，具备良好泛化能力，但也带来少数类预测精度下降的问题。研究强调差分隐私应作为模型设计的核心考量，而非事后补救，并提出在参数调优、扰动策略选择和隐私预算管理等方面的优化路径。
手写中文识别模型复现踩坑日记
最近复现了手写中文识别项目 jjcheer/ocrcn_tf2，使用 TensorFlow 2。过程中踩了不少坑：从 Unicode 解码错误、tfrecord 与 label 不对齐，到最后换 Python 3.8 才解决的环境问题。总结教训：用虚拟环境、按项目配版本、写 requirements.txt、多看 issues。复现不易，且行且珍惜。
《深度探秘：Java构建Spark MLlib与TensorFlow Serving混合推理流水线》
本文探讨了如何结合Apache Spark MLlib、TensorFlow Serving和Java构建混合推理流水线。Spark MLlib利用分布式计算高效处理大规模数据，完成模型训练；TensorFlow Serving专注于模型部署，提供稳定高效的推理服务；Java则以其稳健性协调两者，实现高性能与扩展性。文章分析了环境搭建、模型训练与集成、输入输出处理及性能优化等关键环节，并讨论了兼容性与性能瓶颈等挑战。这一架构在医疗、金融等领域具有广阔应用前景，展现了强大的技术潜力。
BayesFlow：基于神经网络的摊销贝叶斯推断框架
BayesFlow 是一个基于 Python 的开源框架，利用摊销神经网络加速贝叶斯推断，解决传统方法计算复杂度高的问题。它通过训练神经网络学习从数据到参数的映射，实现毫秒级实时推断。核心组件包括摘要网络、后验网络和似然网络，支持摊销后验估计、模型比较及错误检测等功能。适用于流行病学、神经科学、地震学等领域，为仿真驱动的科研与工程提供高效解决方案。其模块化设计兼顾易用性与灵活性，推动贝叶斯推断从理论走向实践。
