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长短时记忆神经网络(LSTM)——【torch学习笔记】

LSTM中引入了三个门:输入门、遗忘门和输出门。除此之外,我们还引入了记忆单元,其形状与隐藏状态相同。严格来说,这只是隐藏状态的一个花哨版本,是为记录额外信息而定制的。

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#lstm#神经网络#学习
线性回归底层实现——【torch学习笔记】

从零开始的线性回归实现引用翻译:《动手学深度学习》与另一篇添加链接描述实现线性回归——【torch学习笔记】相对应,本篇更偏向于各函数的底层实现。在这一节中,以及接下来的类似章节中,将实现线性回归的所有部分。数据管道、模型、损失函数,和梯度下降优化器,从头开始。今天的深度学习框架可以自动完成几乎所有这些工作。但是,如果你从来没有学会从头开始实现这些东西。那么你可能永远不会真正理解模型的工作原理。此

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#机器学习#线性回归#数学 +1
SGLang、Ollama、vLLM和LLaMA.cpp推理框架的对比及选型建议

vLLM的高吞吐(24倍提升)适合处理动态请求,SGLang的RadixAttention技术优化长上下文和结构化输出,适合金融、法律等高要求场景。:采用PagedAttention和动态批处理技术,吞吐量比原生框架提升24倍,支持多GPU集群部署,适合高并发场景(如千级QPS)。:纯CPU优化,边缘设备上7B模型仅需4GB内存(4-bit量化),但吞吐量较低(≤100 TPS)。:企业级高并发服

#语言模型
电商平台关联法则模型及推荐系统实现(R语言)

电商平台关联法则模型及推荐系统实现(R语言)关联规则算法在电商行业中的应用Apriori算法应用广泛,可用于消费市场价格分析,猜测顾客的消费习惯,比如较有名的“尿布和啤酒”的故事。其核心思想是通过连接产生候选项及其支持度,然后通过剪枝生成频繁项集,这里的频繁项集是指所有支持度大于等于给定最小支持度的项集。项集:在关联分析中,包含0个或多个项的集合被称为项集(itemset)。如果一个项集包含k个项

#r语言#数据分析
python常用命令集合

python常用命令集合一、pandas常用命令1、重置indexlocation_data = location_data.reset_index(drop=True)2、根据指定列删除重复值data = result_data.drop_duplicates(subset = ['集团客户ID', '集团客户名称', '证件地址'], keep = 'first')3、根据多列进行mergem

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#python#开发语言
利用机器学习方法对猪肉价格预测

基于机器学习对猪肉价格预测猪肉价格预测问题背景导入数据一、支持向量机二、随机森林三、 MLP神经网络猪肉价格预测支持向量机回归随机森林回归MLP神经网络回归问题背景“猪粮安天下”,生猪自古以来便在国计民生中占据着重要地位,猪肉是我国城乡居民“菜篮子”中不可或缺的产品。但从 2018 年非洲猪瘟爆发以来,生猪产业遭到巨大冲击,生猪市场价格波动频繁,不仅给养殖者造成巨大的经济损失,也给广大消费者造成了

#机器学习#支持向量机#神经网络
循环神经网络理论——【torch学习笔记】

递归神经网络的理论部分,为后续搭建RNN神经网络奠定理论基础

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#rnn#学习#深度学习
人工智能应用体系演进与DOE实验设计框架

人工智能应用体系的演进路径及DOE实验设计框架。首先,AI应用体系经历了从“以模型为中心”到“以数据为中心”,再到“以数据智能为中心”的范式转变,强调数据、模型与应用的协同进化。其次,文章介绍了分布式实验设计框架的核心架构组件和关键技术栈,包括实验管理、分布式计算、数据处理、模型训练、智能评估和应用编排等。最后,文章详细阐述了DOE实验设计的实施流程,包括目标定义、实验设计、分布式执行和分析优化四

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#人工智能
利用机器学习算法进行汽车接受程度预测

利用机器学习算法进行汽车接受程度预测分类算法汽车满意度数据集朴素贝叶斯分类导入相应数据,划分训练测试集建立分类器朴素贝叶斯算法优缺点决策树算法建立分类树建立分类树对分类器进行可视化决策树的优缺点预测结果可视化分类算法分类算法是基于有类标号的训练集数据建立分类模型并使用其对新观测值(测试数据集)进行分类的算法,属于有监督学习。对于有监督学习,主要需要建立合适的分类器,对不同类型的数据集进行恰当的分类

#r语言#机器学习#数据分析
神经网络模型的层和块——【torch学习笔记】

为了实现这些复杂的网络,我们引入了神经网络块的概念。 块(block)可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身。 使用块进行抽象的一个好处是可以将一些块组合成更大的组件, 这一过程通常是递归的。

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#深度学习#神经网络
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