点击上方蓝色字体，关注AI小白入门哟跟着博主的脚步，每天进步一点点本文介绍了高斯判别分析，首先介绍生成模型，狭义的给出了生成模型与判别模型的一般区别；然后介绍高斯判别分析模型的三个基本假...

来源 | AI小白入门作者 | 文杰编辑 | yuquanle完整代码见：原文链接1. 线性回归1.1线性回归​假设有数据有T={(x(1),y(1)),...,(x(i),y(i)),...,(x(m),y(m))}T=\left \{ \left ( x^{(1)},y^{(1)} \right ) ,...,\left ( x^{(i)},y^{(i)} \right...

点击上方蓝色字体，关注AI小白入门哟跟着博主的脚步，每天进步一点点本文介绍了马尔可夫决策过程，首先给出了马尔可夫决策过程的定义形式，其核心是在时序上的各种状态下如何选择最优决策得到最大回...

点击上方蓝色字体，关注AI小白入门哟跟着博主的脚步，每天进步一点点本文介绍了传统的三层神经网络模型，首先介绍了网络中的神经单元概念，将一个神经单元视为一个逻辑回归模型。因此，神经网络可以看作是逻辑回归在（宽度，深度）上的延伸；然后，前向传播是一个复合函数不断传播的过程，最终视目标而定损失函数；最后，反向传播则是对复合函数求导的过程。当然三层神经网络只是深度学习的雏形，如今深度学习已经包罗万象。作者

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作者|Zhenyu Zhang, Shen Lei, Yuming Zhao, Shaozu Yuan, Meng Chen 编辑|Shaozu Yuan,Yuquan Le一、整体介绍及训练框架背景介绍虽然目前的通用大模型LLM能够在很多任务上取得令人振奋的效果，但是很多私域业务领域由于由于和通用领域差距较大，直接应用开源LLM经常效果不能达到令人满意的程度。例如，电商领域、医学领...

来源 | AI小白入门作者 | 文杰编辑 | yuquanle完整代码见：原文链接1. 线性回归1.1线性回归​假设有数据有T={(x(1),y(1)),...,(x(i),y(i)),...,(x(m),y(m))}T=\left \{ \left ( x^{(1)},y^{(1)} \right ) ,...,\left ( x^{(i)},y^{(i)} \right...

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文本摘要介绍自动文摘的方法主要分为两大类，extractive（抽取式的）和abstractive（生成式的）。前者是目前最主流、应用最多、最容易的方法，后者相对来说更有一种真正人工智能的味道。按照另一种分类标准分为单文档摘要和多文档摘要，前者是后者的基础，但后者不只是前者结果简单叠加那么简单。摘要方法分类:1.抽取式从文档中抽取已有句子形成摘要实现简单，能保证句子的可读性可看作

前言：这篇文章是笔者之前AI手写连笔书法生成的一个工作，是联合中央美院几位非常知名的老师完成的。当时提出的思路相对简单，主要结构是基于对抗生成网络（GAN）。虽然方法在大模型横行今天可能已经不算太新颖，但近期一些基于diffusion的AIGC工作还是关注到了这篇文章，并产生了一些启发。笔者认为这些灵感仍具有一定价值，因此在这里做个分享。由于一些公式和指标不太友好，为了不影响阅读故省略。图1：SP