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下一代神经网络深度学习技术亮点梳理-换道chatGPT

对于领先的chatGPT,学习追赶chatGPT很重要,在追赶的同时我们也要拿一部分时间精力探索其他可能性,不然很难超越chatGPT 以AGI的终极目标为指引,加入新技术是个不错的尝试,新亮点很多

  • 2023-02-27
  • 阅读275

数据分类分级体系建设是数据安全管理“护身符”

数据战略上升为国家战略,数据资产成为国家各行各业的核心资产。在数字化时代,数据分类分级成为数据资产管理的重要组成部分。

  • 2022-11-12
  • 阅读557

《2022元宇宙系列-XR硬件行业蓝皮书》-灼识咨询

元宇宙以游戏为起点,逐渐整合互联网、数字化娱乐、社交媒体等功能,长远甚至可能整合社会经济与商业活动;元宇宙主要由硬件设备层和内容及应用层构成,XR设备是硬件设备层的发展驱动力

  • 2022-12-30
  • 阅读257
  • 下载0
  • 51页
  • pdf

城市零碳交通白皮书2022清华大学-2022-75页

我国在2020年提出“2030年碳达峰,2060年碳中和”的自主减排目标,“双碳”目标的确立,是我国进入新发展阶段,实现可持续发展的必然选择和迫切需要,将倒逼中国能源结构、生产方式、经济结构转型,推动各行业走向高质量发展之路。

  • 2022-12-30
  • 阅读1006
  • 下载0
  • 77页
  • pdf

机器学习4个常用超参数调试方法

ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。

  • 2023-02-26
  • 阅读294

一文搞懂RNN(循环神经网络)基础篇

他们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。 比如,当我们在理解一句话意思时,孤立的理解这句话的每个词是不够的,我们需要处理这些词连接起来的整个序列; 当我们处理视频的时候,我们也不能只单独的去分析每一帧,而要分析这些帧连接起来的整个序列。 以nlp的一个最简单词性标注任务来说,将我 吃 苹果 三个单词标注词性为 我/nn 吃/v 苹果/nn。

  • 2023-02-27
  • 阅读264

循环神经网络(RNN)简易教程

我们从以下问题开始 循环神经网络能解决人工神经网络和卷积神经网络存在的问题。 在哪里可以使用RNN? RNN是什么以及它是如何工作的? 挑战RNN的消梯度失和梯度爆炸 LSTM和GRU如何解决这些挑战 假设我们正在写一条信息“Let’s meet for___”,我们需要预测下一个单词是什么。下一个词可以是午餐、晚餐、早餐或咖啡。我们更容易根据上下文作出推论。假设我们知道我们是在下午开会,并且这些信息一直存在于我们的记忆中,那么我们就可以很容易地预测我们可能会在午餐时见面。 当我们需要处理需要在多个时间步上的序列数据时,我们使用循环神经网络(RNN)

  • 2023-02-27
  • 阅读267

RNN基本原理和RNN种类与实例

之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢,但其有一劣势,无论是人类的视觉神经还是听觉神经,所接受到的都是一个连续的序列,使用CNN相当于割裂了前后的联系。从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network(RNN),每一个神经元除了当前信息的输入外,还有之前产生的记忆信息,保留序列依赖型。

  • 2023-02-27
  • 阅读276
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