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17小时前
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博文
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
# 机器学习/深度学习
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# 异构计算
demo123567
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1天前
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博文
软考之专家系统的特点
软考之专家系统的特点
# 人工智能
# 知识图谱
Safenetworkaccess
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1天前
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博文
DSA理解理解蓝桥杯例题signature
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# 机器学习/深度学习
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是Yu欸
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1天前
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博文
【威胁情报综述阅读2】综述:高级持续性威胁智能分析技术 Advanced Persistent Threat intelligent profiling technique: A survey
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# 云防火墙
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布客飞龙
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1天前
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博文
真实世界的密码学(二)(2)
真实世界的密码学(二)
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# 数据安全/隐私保护
# 知识图谱
向量检索服务DashVector
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1天前
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博文
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。
# 机器学习/深度学习
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# 自然语言处理
# Linux
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Safenetworkaccess
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1天前
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博文
0基础理解ECC并做题-攻防世界easy-ECC理解
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# 算法
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# 知识图谱
# Python
LabVIEW开发
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1天前
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博文
LabVIEW编程LabVIEW开发Memmert oven温箱例程与相关资料
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# 安全
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# vr&ar
# 知识图谱
LabVIEW开发
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1天前
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博文
LabVIEW编程LabVIEW开发 控制FlukePG7000例程与相关资料
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# 编解码
# 算法
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# 知识图谱
是Yu欸
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1天前
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博文
【笔记】探索生成范式:大型语言模型在信息提取中的作用
【笔记】探索生成范式:大型语言模型在信息提取中的作用
# 自然语言处理
# 自然语言处理
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