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4.AI入门指南(二):算法训练模型大模型是什么?人工智能(AI)已经成为现代科技的热门话题,但对于刚接触这个领域的人来说,其中的一些基本概念可能会感到困惑。本文将带你了解AI的几个关键概念:算法、模型、训练和大模型,并通过生活中的例子和实际应用来深入浅出地解释这些概念。 二、算法是什么? 概念 https://blog.csdn.net/weixin_41076816/article/details/141178706
5.训练神经网络的五大算法互联网下图是Levenberg-Marquardt算法训练过程的流程图。第一步计算损失值、梯度和近似海森矩阵。然后衰减参数和衰减系数。 由于Levenberg-Marquardt算法主要针对平方和误差类的损失函数。因此,在训练这类误差的神经网络模型时速度非常快。但是这个算法也有一些缺点。首先,它不适用于其它类型的损失函数。而且,它也不兼容正则项。最https://www.iteye.com/news/31902
6.程序员进阶之算法练习(十一)有感而发而在这个集体中生活,几年下来所累积的收获,绝不仅仅是和道友们在算法训练上的相互交流、扶持。(更何况大家都是靠自学,一起训练的意义主要还是为了制造竞争的氛围) 更多的是在三观上的互相影响,价值取向上的彼此升华。 和这样一群有趣的人在一起,也并不会觉得万般皆下品,唯有ACM最高。相反,作为一群平日里更喜https://www.jianshu.com/p/ee39c9c9158b
7.最新训练神经网络的五大算法腾讯云开发者社区神经网络模型的每一类学习过程通常被归纳为一种训练算法。训练的算法有很多,它们的特点和性能各不相同。 问题的抽象 人们把神经网络的学习过程转化为求损失函数f的最小值问题。一般来说,损失函数包括误差项和正则项两部分。误差项衡量神经网络模型在训练数据集上的拟合程度,而正则项则是控制模型的复杂程度,防止出现过https://cloud.tencent.com/developer/article/1090593
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9.深度学习高手笔记卷1:基础算法第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的重要突破,主要介绍几个基础序列模型,如LSTM、注意力机制、Transformer等(第4章),以及近年来以BERT为代表的10余个预训练语言模型(第5章)。第三篇(第6章)将介绍模型优化的经典策略,分为两个方向,一个方向是Dropout及其衍生算法,另一个方向是以批归一化、层归一化为代表https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7d8623610d375
10.算法训练营(进阶篇)《算法训练营(进阶篇)》是2021年4月电子工业出版社出版的图书,作者是陈小玉。作品简介 本书以海量图解的形式,详细讲解常用的数据结构与算法,并结合竞赛实例引导读者进行刷题实战。通过对本书的学习,读者可掌握22种高级数据结构、7种动态规划算法、5种动态规划优化技巧,以及5种网络流算法,并熟练应用各种算法解决https://baike.baidu.com/item/%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%90%A5%EF%BC%88%E8%BF%9B%E9%98%B6%E7%AF%87%EF%BC%89/58546416