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相比于 BFS，Dijkstra 算法新增了cost_so_far用于記錄從當(dāng)前點(diǎn)current到起點(diǎn)的路徑所需要的代價，并將搜索規(guī)則改為優(yōu)先搜索cost最小的點(diǎn)．如下圖所示，，Dijkstra 算法會繞過中央難走的草地．...
說起來降噪問題如此簡單明了，但自從信號處理開宗立派起，研究人員一直在孜孜不倦地提出各種降噪算法。我最早也沒搞懂，大家何必糾結(jié)于這么簡單的問題，而不去考慮更復(fù)雜，更貼近實(shí)際的花哨應(yīng)用？...
人類社會的發(fā)展就是不斷發(fā)現(xiàn)、理解與創(chuàng)造的過程。原始社會利用工具解決生活問題，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)象并理解現(xiàn)象背后的規(guī)律，進(jìn)而改造甚至創(chuàng)造這個世界，這就是人類社會發(fā)展的脈絡(luò)。...
一般而言，越復(fù)雜的任務(wù)，越充裕的資源，應(yīng)該是各自用更加專業(yè)的方案來做各自的上限才會比較高，大模型能提供的，是一個基礎(chǔ)的、快速的、zero shot或者few shot的baseline方案。...
該研究的結(jié)果適用于一般數(shù)據(jù)集，可以擴(kuò)展到交叉注意力層，并且研究結(jié)論的實(shí)際有效性已經(jīng)通過徹底的數(shù)值實(shí)驗(yàn)得到了驗(yàn)證。該研究建立一種新的研究視角，將多層 transformer 看作分離和選擇最佳 token 的 SVM 層次結(jié)構(gòu)。...
數(shù)學(xué)、物理不但是其他學(xué)科的基礎(chǔ)，更是AI的基礎(chǔ)。為什么要基于物理學(xué)研究AI基礎(chǔ)理論？這是因?yàn)槲锢韺W(xué)是研究物質(zhì)運(yùn)動最一般規(guī)律和物質(zhì)基本結(jié)構(gòu)的學(xué)科，是自然科學(xué)的帶頭學(xué)科，其他各自然科學(xué)學(xué)科的研究基礎(chǔ)都建立在物理學(xué)科之上，而且哲學(xué)與物理的關(guān)系也非常緊密。...
機(jī)器學(xué)習(xí)模型指標(biāo)在機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程中，針對不同的問題，需采用不同的模型評估指標(biāo)。...
深度學(xué)習(xí)這幾年特別火，就像5年前的大數(shù)據(jù)一樣，不過深度學(xué)習(xí)其主要還是屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇領(lǐng)域內(nèi)，所以這篇文章里面我們來嘮一嘮機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法流程區(qū)別。...
這種編碼方式又叫做 Sinusoidal編碼 。直覺上看，第個位置的表征向量維度是 ，這個向量的奇數(shù)位置元素使用余弦值，偶數(shù)位置元素使用正弦值。...
CPU 和GPU 均具有通用性，但以頻繁的內(nèi)存訪問導(dǎo)致資源消耗為代價。CPU 和 GPU 都是通用處理器，可以支持?jǐn)?shù)百萬種不同的應(yīng)用程序和軟件。...
隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或者難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。本文基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的意義。CNN是一種能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具，例如識別音頻信號或圖像信號中的復(fù)雜模式就是其應(yīng)用之一。...
前文《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？》中，我們比較了在微控制器中運(yùn)行經(jīng)典線性規(guī)劃程序與運(yùn)行CNN的區(qū)別，并展示了CNN的優(yōu)勢。我們還探討了CIFAR網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可以對圖像中的貓、房子或自行車等對象進(jìn)行分類，還可以執(zhí)行簡單的語音識別。本文重點(diǎn)解釋如何訓(xùn)練這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以解決實(shí)際問題。...
ChatGPT模型發(fā)布后，因其流暢的對話表達(dá)、極強(qiáng)的上下文存儲、豐富的知識創(chuàng)作及其全面解決問題的能力而風(fēng)靡全球，刷新了大眾對人工智能的認(rèn)知。提示學(xué)習(xí)（Prompt Learning）、上下文學(xué)習(xí)（In-Context Learning）、思維鏈（Chain of Thought，CoT）等概念也隨之...
線性回歸就是找到一條直線，使用數(shù)據(jù)點(diǎn)來尋找最佳擬合線。它試圖通過將直線方程與該數(shù)據(jù)擬合來表示自變量（x值）和數(shù)值結(jié)果（y值）。如公式，y=kx+b,y是因變量，x是自變量，利用給定的數(shù)據(jù)集求k和c的值。...
本工作旨在為想進(jìn)一步挖掘人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域應(yīng)用的潛力、解決特定網(wǎng)絡(luò)空間安全問題的研究人員提供技術(shù)指導(dǎo)，掌握當(dāng)前技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展趨勢以及網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。同時，本綜述對當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)提供了有效應(yīng)對策略和方向。...
Kubernetes是一個在大量節(jié)點(diǎn)上管理容器的系統(tǒng)，其主要功能總結(jié)起來，就是在想要啟動容器的時候，負(fù)責(zé)“找一個「空閑」節(jié)點(diǎn)，啟動容器”。但是它默認(rèn)考慮的啟動因素（資源類）主要就是“CPU+內(nèi)存”。就是容器指定“我要多少CPU+多少內(nèi)存”，然后K8s找到符合這個要求的節(jié)點(diǎn)。...
在計(jì)算機(jī)視覺中，三維重建是指根據(jù)單視圖或者多視圖的圖像重建三維信息的過程。由于單視頻的信息不完全，因此三維重建需要利用經(jīng)驗(yàn)知識，而多視圖的三維重建(類似人的雙目定位)相對比較容易，其方法是先對攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，即計(jì)算出攝像機(jī)的圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的關(guān)系，然后利用多個二維圖像中的信息重建出三維信息。...
感知器是所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最基本的，也是更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成部分。它只連接一個輸入神經(jīng)元和一個輸出神經(jīng)元。...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種通過模擬生物神經(jīng)元間相互作用的方式實(shí)現(xiàn)信息處理和學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)模型。它能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸、預(yù)測和聚類等任務(wù)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音處理等領(lǐng)域。下面將就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概念和工作原理，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的常用方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法介紹進(jìn)行詳細(xì)探討。...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種計(jì)算模型，基于人類神經(jīng)系統(tǒng)的處理和學(xué)習(xí)機(jī)制，模仿大腦神經(jīng)元的工作方式，對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，實(shí)現(xiàn)分類、識別和預(yù)測等任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在人工智能領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，比如圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域，成為了人工智能的重要組成部分。...
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