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深度学习的基本原理--数学基础

矩阵中的每一个值是一个标量,可以通过行号和列号进行索引,如。注意:这里矩阵的点乘并不常见,我们常说的两个矩阵相乘一般都是指矩阵的乘法。1.向量加和:A+B=B+A(前提:需要维度相同)2.向量内积:A*B=B*A(前提:需要维度相同)当左矩阵A的列数等于右矩阵B的行数时,两个矩阵可以相乘。1.张量是数学和物理学中的一个重要概念,可以理解为。的矩阵排列在一起,就可以称为一个。的张量排列在一起,就可以

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#深度学习#人工智能
神经网络——一篇文章就让你明白

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。  本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。  神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑

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#人工智能#深度学习#自然语言处理
深度学习的基本原理--数学基础

矩阵中的每一个值是一个标量,可以通过行号和列号进行索引,如。注意:这里矩阵的点乘并不常见,我们常说的两个矩阵相乘一般都是指矩阵的乘法。1.向量加和:A+B=B+A(前提:需要维度相同)2.向量内积:A*B=B*A(前提:需要维度相同)当左矩阵A的列数等于右矩阵B的行数时,两个矩阵可以相乘。1.张量是数学和物理学中的一个重要概念,可以理解为。的矩阵排列在一起,就可以称为一个。的张量排列在一起,就可以

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#深度学习#人工智能
机器学习之----One-Hot编码转换

通过概念解析+实际案例+对比实验让大家彻底理解One-Hot编码

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#机器学习#人工智能
人工智能与NLP简介

我们生活中的很多方面都涉及到了人工智能,如语音合成、语音识别、字符识别、机器翻译、声纹识别、指纹识别、语义理解和图像识别等。1.落地型主要负责业务场景的算法落地,动手能力强需要熟悉业务场景常见问题,极端情况的处理难点:小坑不断,需求总改,数据常缺,效果老降2.研究型主要负责发表论文及算法比赛等,理论知识扎实研究内容可以脱离实际业务,在公开数据集上工作难点:想好的思路已发表,比赛的分数被人超1.1编

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#人工智能#自然语言处理
到底了