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17小时前
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AI大咖说-关于深度学习的一点思考
周志华教授探讨深度学习的成效,指出其关键在于大量数据、强大算力和训练技巧。深度学习依赖于函数可导性、梯度下降及反向传播算法,尽管硬件和数据集有显著进步,但核心原理保持不变。深度意味着增加模型复杂度,相较于拓宽,加深网络更能增强泛函表达能力,促进表示学习,通过逐层加工处理和内置特征变换实现抽象语义理解。周志华教授还提到了非神经网络的深度学习方法——深度森林。5月更文挑战第12天
BERT时代,向量语义检索我们关注什么?
在医疗搜索场景中,除了模型优化,结构化知识对于提高搜索准确性至关重要。
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1天前
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【笔记】探索生成范式:大型语言模型在信息提取中的作用
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