1、什么是人工智能(Artificial Intelligence，AI)人工智能是一种模拟人类智能的技术，让计算机能够学习、理解、推理和解决问题。它使机器能够自主地做出决策和执行任务，如语音识别、图像识别和自动驾驶等。人工智能的目标是使计算机具备类似于人类的思考能力，从而改善我们的生活和工作。2、什么是神经网络(Neural Networks，...
其中最有用的是 Michael Nielsen 的书 Neural Networks and Deep Learning,读完之后,我在 Kaggle 上实践了自己的新技能。在参加的第一场比赛中,我甚至一度是第一名! Neural Networks and Deep Learning by Michael Nielsen 图灵将这本书翻译为中文后,给它取了一个好记的名字:苹果书。苹果书真正做到了理论与实践...
其中最有用的是Michael Nielsen的书Neural Networks and Deep Learning，读完之后，我在Kaggle上实践了自己的新技能。在参加的第一场比赛中，我甚至一度是第一名！”▲Neural Networks and Deep Learning by Michael Nielsen 人民邮电出版社将这本书翻译为中文后，给它取了一个好记的名字：苹果书。苹果书真正做到了...
要探究这个问题,我们先忽略 embedding,parameter 等等 chatGPT 实现的技术细节,着眼于它最根本的理论基础——neural networks(神经网络)。 其实人工智能并非是绝大多数人眼中的新兴事物,就在前十年不到的时间,其实就已经引发过一次热潮,只不过聚焦于围棋和游戏领域,并没有现在这般大受关注,更久远的可以追溯到20世纪50...
神经网络neural networks 专家系统expert systems 知识库knowledge base 计算机视觉computer vision Five years ago artificial intelligence sounded likescience fiction. 五年前人工智能听上去还像科幻小说。 With the progress of technology, artif...
尽管ChatGPT和其他大型语言模型取得了巨大的成功,但支撑这些系统的人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANNs)可能正在走错方向。 首先,人工神经网络“非常耗电”,马里兰大学的计算机科学家康妮莉娅·费米勒(Cornelia Fermüller)表示,“此外它们还缺乏透明度”。这些系统非常复杂,没有人真正理解它们在做什么,或者为什...
PNN（Product-based Neural Networks）是一种基于神经网络的推荐模型，它结合了FM（Factorization Machines）和深度神经网络的优点，可以更好地处理高维稀疏特征数据。PNN的模型结构包括两个部分：特征交叉层和多层感知机。特征交叉层将用户的历史行为数据和商品的特征数据，如点击、购买、评分等，作为输入，通过FM模型进行...
Neural Networks and Deep Learning by Michael Nielsen图灵将这本书翻译为中文后,给它取了一个好记的名字:苹果书。苹果书真正做到了理论与实践并重。首先,这本书细致地探讨神经网络和深度学习的核心概念,而不是笼统地罗列想法。这些核心概念是理解其他新技术的基础,类比学习编程语言的话,这相当于掌握一种新语言的核...
理解和使用自然语言是人工智能面临的最大挑战之一。语言常常充满歧义,极度依赖语境,而且通常用语言沟通的各方需要具备大量共同的背景知识。与人工智能的其他领域一样,自然语言处理相关的研究在最初的几十年集中在符号化的、基于规则的方法上,并没有取得很好的效果。递归神经网络(Recurrent Neural Networks)改变了一切。
首先讲一下Transformer网络，在2013年左右深度学习刚起来的时候，那个时候最主要的网络结构叫做卷积神经网络，Covolutional Neural Networks，或者叫做CNN。在2017年左右的时候，Google推出了Transformer网络。由于CNN是一个过于层次化的结构，因此在CNN最开始的几层只能看到数据的局部情况，而看不到整个数据的全局情况，所以...