论文题目：Distinguished in Uniform: Self-Attention vs. Virtual Nodes

OpenAI 联合创始人、总裁 Greg Brockman 发推，晒出了自己、OpenAI CEO 奥特曼与英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋的合照。

本文将从神经网络定义、深度学习定义、深度学习历史、基础神经网络来简单介绍神经网络的基础部分。

神经网络具有一种独特的能力，可以学习并识别数据中的复杂特征关系，而这些关系可能对于其他传统的算法来说难以直接发现和建模。

如今这个AI时代，神经网络模型已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从图像识别到语音助手，从自动驾驶到智能推荐，深度神经网络在各个领域都发挥着重要作用。特别是基...

近期随着大模型的爆发，深度学习受到广泛关注，并成功应用于许多实际应用中。深度学习算法从大量数据中学习高级特征，从而超越传统机器学习。

BatchNorm（2015年）、LayerNorm（2016年）、InstanceNorm（2016年）、GroupNorm（2018年）； 将输入的图像s...

向量加和：A + B = B + A 需要维度相同 [1, 2] + [3, 4] = [4, 6]

懂业务+会选择合适的算法+数据处理+算法训练+算法调优+算法融合 +算法评估+持续调优+工程化接口实现

本文来源原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_66845445/article/details/133828686

在上一篇文章88. 三维重建23-立体匹配19，端到端立体匹配深度学习网络之怎样估计立体匹配结果的置信度？中，我介绍了在立体匹配网络中引入置信度的好处，以及几篇...

今天为大家介绍的是来自Kaiming He团队的一篇论文。在这个有着大规模、多样化且希望较少偏差的数据集以及更加强大的神经网络架构的新时代，作者重新审视了十年前...

以神经网络为基础的深度学习技术已经在诸多应用领域取得了有效成果。在实践中，网络架构可以显著影响学习效率，一个好的神经网络架构能够融入问题的先验知识，稳定网络训练...

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常规的知识库检索通常使用的是关键字与词条匹配，随着AGI的爆发，越来越多的知识库检索开始使用向量检索技术，特别是在RAG领域，增强型的生成式问答检索正在大面积应...

这些向量之后可以用于各种机器学习模型和NLP应用，从而实现更复杂的语言处理任务。接下来大模型第三篇，我会讲解word2vec的神经网络训练代码，欢迎关注。

在第3.4节中，我们探讨了流行病建模中图神经网络（GNN）的方法论区别，主要分为两类：神经模型和混合模型。

归一化层是深度神经网络体系结构中的关键，在训练过程中确保各层的输入分布一致，这对于高效和稳定的学习至关重要。归一化技术的选择（Batch, Layer, Gro...

所谓反向传播，与之相对的就是正向传播。神经网络执行是从前到后的，这是正向传播，而为神经网络的各个节点求导，则需要从最后一个输出节点向前推导，因为顺序是从后往前的...

今天我们来聊聊 Networkx，这是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具。它内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析...