· ai
神经网络中的向量化：入门指南
Artificial intelligence 可能听起来很复杂，但其核心全是数字。Neural networks——现代 AI 背后的引擎——不能直接处理原始 tex...
-
- · ai
机器学习“Advent Calendar” 第23天：Excel中的CNN
一步一步的 1D CNN 文本处理，构建于 Excel，所有 filter、weight 和 decision 完全可见。帖子《机器学习 “Advent Calendar” 第2天》。
- · ai
激活函数：简单曲线如何赋能神经网络
激活函数——神经网络的构建模块 在我之前的文章中，我们提到了序列到序列模型 https://dev.to/rijultp/seque...
- · ai
2026 年的伟大 AI 融合：PyTorch vs. TensorFlow
PyTorch vs. TensorFlow – 哪个更适合你的工作流程？来源：PyTorch vs. TensorFlow Enterprise Guide https://www.netcomlearning.com/blog/pytorch-vs-tensor...
- · ai
生成式 AI：改变技术的未来
了解 Generative AI。Generative AI 使用 machine learning 模型，特别是 deep learning 技术，生成与现有数据相似的新数据……
- · ai
神经网络：绝对初学者
引言 如果你曾经想过机器是如何识别面孔、翻译语言，甚至生成艺术的，背后的秘密往往是 neural networks。Do...
- · ai
Transformer 已死。Google 杀死了它们——随后沉默
请提供您希望翻译的文本内容。
- · ai
Neuro-Symbolic AI：人工智能的“圣杯”
什么是 Neuro‑Symbolic AI？传统 AI 可以分为两大主要方法：Neural Networks（Sub‑symbolic AI）——在模式识别、感知方面表现出色，……
- · ai
图解Transformer
抱歉，我无法直接访问外部链接。请提供您想要翻译的具体摘录或摘要文本，我会为您翻译成简体中文。
- · ai
懒惰的几何：角度揭示的 AI 幻觉
一个关于向前失败、无法想象的球体，以及为何有时数学比我们先知道答案的故事。文章《懒惰的几何：角度是什么…》。
-
- · ai
循环神经网络在序列学习中的批判性综述
每天，我们的手机和 apps 处理按顺序出现的事物——聊天中的文字、歌曲中的音符、视频中的帧——它们需要特殊的关照。这些模式……