梯度下降函数是机器学习和人工智能领域中常用的优化方法，用于找到最小化损失函数的参数值。简单来说，梯度下降函数就是一种通过不断调整参数值来使损失函数的值最小化的算法。 通俗易懂地解释，可以这样理解梯度下降函数：想象你站在一个山谷的某个点上，你想要找到山谷最低点的位置。你可以观察周围的地势，并且朝着最陡峭的方向往下走，直到到达山谷的最低点。在这个过程中，你不断地调整自己的位置和方向，直到找到最低点。 在梯度下降函数中，损失函数就好比是山谷的地形，参数值就好比是你站的位置，而梯度就是指示了损失函数在某一点上升最快的方向。通过不断地沿着梯度的方向调整参数值，就可以逐渐找到损失函数的最小值，这就是梯度下降函数的基本原理。 总之，梯度下降函数就是一种通过不断调整参数值来使损失函数的值最小化的优化算法，可以帮助机器学习模型找到最合适的参数值，从而提高模型的准确性和性能。... 展开详请

在 ChatGPT 模型中，神经网络的层数可能会有所不同，具体取决于模型的版本和配置。一般来说，ChatGPT 的神经网络由多个 Transformer 层组成，每个 Transformer 层包含多个自注意力（Self-Attention）层和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）层。 在 ChatGPT 的最新版本中，每个 Transformer 层包含 12 个自注意力层和 2 个前馈神经网络层。因此，如果模型有 N 个 Transformer 层，那么总共有 N * (12 + 2) = 24N 层。 需要注意的是，这个答案仅针对 ChatGPT 的神经网络层数进行了描述，并未涉及其他云计算品牌商。... 展开详请

神经网络中的激活函数的作用是引入非线性特性，使神经网络具有更强的拟合能力和表达能力。 激活函数通过引入非线性映射，能够将输入信号转换为输出信号，从而使神经网络能够学习和表达复杂的非线性关系。 此外，激活函数还可以帮助神经网络克服梯度消失或梯度爆炸的问题，使网络能够更稳定地训练和学习。 常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等。... 展开详请

🎉回答这几个问题前，我们应该先了解一下什么是ChatGPT？ ChatGPT是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。它是GPT-3模型的变体，GPT-3经过训练，可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT 旨在用作聊天机器人，我们可以对其进行微调，以完成各种任务，如回答问题、提供信息或参与对话。与许多使用预定义的响应或规则生成文本的聊天机器人不同，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成响应，从而生成更自然、更多样化的响应。 简单来说：ChatGPT就是个新型聊天机器人 ✨1.具备问答能力(这里不得不cue一下meta的哈哈，这几天测试发现ChatGPT至少不会胡言乱语[狗头]😛) ✨2.具备文本和代码生成能力（亲测还是不错的哈哈，代码还会写注释，不像....（无意冒犯）） ✨3.可作为对话代理，浅浅dream一下淘宝机器人客服优化一下哈哈 原本想自己手动回答这三个问题，突然间想到一个整活的玩法，既然ChatGPT就是个新型聊天机器人，那我们来问问它的看法先！见图片 问题一： 图片 它告诉我们它训练有素的（这话怎么和我家楼下保安的说的一样哈哈）不玩梗了哈哈，它说它可以生成文本，生成代码，生成产品说明文档，我不信！！！所以我来亲自体验一下 （一）先让它给我写个python实现pid算法控制舵机正转和反转 图片 有没有可能是凑巧它学习了pid算法呢？我换个语言试试其他的 （二）用c++写算法题目产生一个1-10000的随机数，输入5个数字，如果符合随机数，则输出True,如果都不符合，则输出False 图片 （三）再试试文本生成 写一篇关于佛教和量子力学的关系 图片 问题二： 图片 ChatGPT它说它不会呢哈哈，大家不知道还记得之前代码补全插件，试用期一过就收费呢（没有冒犯的意思） 有句名言 openai not a open ai 当ChatGPT要收费的时候，它就用不到搜索引擎上面，更加别说颠倒传统 问题三： 图片 每次看到这个问题，我都会想到我都会想到历史上的例子。比如：织布机发明之后，从手工织布到机器织布效率提升了五十倍，理论上会引发大批织工失业。但布料的生产成本降低带动了需求的上升，长期来看，为织工提供了更多的工作机会。 　　随着汽车深入日常生活，轿子、马车、人力车夫这些行业受到冲击，但对汽车行业与其衍生产品及相应行业的从业人员需求却越来越大。 　　人们在预测新技术对就业的影响时总是存在偏差，而技术革新和经济模式的变化还往往会创造出人们意想不到的新就业机会。例如在共享单车推广使用之后，修自行车的师傅从濒临失业摇身一变，成了供不应求的稀缺人才。 那换到这里ChatGPT或者说人工智能发展，程序员行业受到冲击，我们这些程序猿失业了，但是另外一个方面想想不只是做简单的CRUD工作，我们有更多的时间放在更有意义的工作（摸鱼bushi）中去，更好地实现自身的价值。浅浅dream一个我们当“老板”指挥ai干活吧 ... 展开详请

RNN可以同时接受输入序列并产生输出序列。这种类型的序列到序列的网络可用于预测诸如股票价格之类的时间序列：你将过去N天的价格作为输入，它必须输出未来偏移一天的价格(即从前N-1天到明天) 你可以向网络提个一个输入序列，并忽略除了最后一个输出外的所有输出。换句话说，这是一个序列到向量的网络。例如，你可以向网络提供与电影评论相对应的单词序列，然后网络将输出一个情感得分(例如从-1[恨]到+1[爱]) 你可以在每个时间步长中一次又一次地向网络提供相同的输入向量，并让其输出一个序列。这是一个向量到序列的网络。例如，输入可以是图像(或CNN的输出)，而输出可以是该图像的描述... 展开详请

楼主你好，AI算法中比较常用的模型有： 1、神经网络算法：人工神经网络系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。 2、BP神经网络算法：又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。 3.决策树根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。 4、遗传算法：模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 5、粒子群算法：也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法，是近年来开发的一种新的进化算法。从随机解出发，通过迭代寻找最优解。... 展开详请