- 从数据到行动:利用智能体模型进行自动化决策在现代人工智能(AI)的应用中,智能体模型(Agent-based Model, ABM)作为一种重要的工具,已广泛应用于各个领域,如自动化决策、智能推荐、金融分析等。智能体模型的核心思想是模拟具有自主决策能力的智能体(agent),通过与环境的交互来完成特定任务,从而实现自动化决策。在本文中,我们将深入探讨智能体模型如何从数据中获取信息,并将其转... 从数据到行动:利用智能体模型进行自动化决策在现代人工智能(AI)的应用中,智能体模型(Agent-based Model, ABM)作为一种重要的工具,已广泛应用于各个领域,如自动化决策、智能推荐、金融分析等。智能体模型的核心思想是模拟具有自主决策能力的智能体(agent),通过与环境的交互来完成特定任务,从而实现自动化决策。在本文中,我们将深入探讨智能体模型如何从数据中获取信息,并将其转...
- 在计算机发展的历史长河中,图灵和冯·诺依曼的理论构建了现代计算机的基础,使我们得以划定哪些问题是“可计算”的,哪些则是“不可计算”的。图灵提出的停机问题揭示了计算的局限性,而冯·诺依曼体系结构则定义了计算机硬件的运行规则。这些理论和架构为后来的计算发展奠定了坚实的基础。然而,随着人工智能,特别是深度学习技术的崛起,以Transformer为代表的现代计算模型挑战了我们对“计算”的传统认知,模... 在计算机发展的历史长河中,图灵和冯·诺依曼的理论构建了现代计算机的基础,使我们得以划定哪些问题是“可计算”的,哪些则是“不可计算”的。图灵提出的停机问题揭示了计算的局限性,而冯·诺依曼体系结构则定义了计算机硬件的运行规则。这些理论和架构为后来的计算发展奠定了坚实的基础。然而,随着人工智能,特别是深度学习技术的崛起,以Transformer为代表的现代计算模型挑战了我们对“计算”的传统认知,模...
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- 前言transformer是目前NLP甚至是整个深度学习领域不能不提到的框架,同时大部分LLM也是使用其进行训练生成模型,所以transformer几乎是目前每一个机器人开发者或者人工智能开发者不能越过的一个框架。接下来本文将从顶层往下去一步步掀开transformer的面纱。transformer概述Transformer模型来自论文Attention Is All You Need 。在... 前言transformer是目前NLP甚至是整个深度学习领域不能不提到的框架,同时大部分LLM也是使用其进行训练生成模型,所以transformer几乎是目前每一个机器人开发者或者人工智能开发者不能越过的一个框架。接下来本文将从顶层往下去一步步掀开transformer的面纱。transformer概述Transformer模型来自论文Attention Is All You Need 。在...
- 2025年无疑将是大模型技术飞速跃进的一年,其影响力势必跨越界限,深入渗透至更为广泛的行业领域。随着成本持续且显著地削减,整个大型语言模型(LLM)行业的版图正悄然酝酿着变革。这一变革不仅预示着更多人群将从中获得实实在在的利益,更使得LLM技术日益贴近民众生活,更加接地气,融入社会的每一个角落。在这个意义非凡的历史转折点,立于巨人之巅,是否渴望孕育专属于你的大型语言模型(LLM)?给它赋予一... 2025年无疑将是大模型技术飞速跃进的一年,其影响力势必跨越界限,深入渗透至更为广泛的行业领域。随着成本持续且显著地削减,整个大型语言模型(LLM)行业的版图正悄然酝酿着变革。这一变革不仅预示着更多人群将从中获得实实在在的利益,更使得LLM技术日益贴近民众生活,更加接地气,融入社会的每一个角落。在这个意义非凡的历史转折点,立于巨人之巅,是否渴望孕育专属于你的大型语言模型(LLM)?给它赋予一...
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- 写数字识别二分类:从传统编程方法,到机器学习方法,再到使用Pytorch本notebook来源:AI学习https://developer.huaweicloud.cn/techfield/ai/study.html中的深度学习实践课程深度学习基础知识综合实践,内容以MNIST手写数字识别任务为主线,从易到难逐步提高手写数字识别的准确率。 第一节 手写数字识别任务简介 1. MNIST数据... 写数字识别二分类:从传统编程方法,到机器学习方法,再到使用Pytorch本notebook来源:AI学习https://developer.huaweicloud.cn/techfield/ai/study.html中的深度学习实践课程深度学习基础知识综合实践,内容以MNIST手写数字识别任务为主线,从易到难逐步提高手写数字识别的准确率。 第一节 手写数字识别任务简介 1. MNIST数据...
- 在数字化时代,图像质量常受噪声、雾气等因素影响。深度学习通过卷积神经网络(CNN)、自动编码器和生成对抗网络(GAN)等技术,为图像去噪、去雾和增强提供了高效解决方案。CNN自动提取特征,去除噪声和雾气;自动编码器通过低维表示重构图像;GAN通过对抗训练生成高质量图像。实践中需注重数据预处理、选择合适架构、模型训练及评估优化,以提升图像质量。深度学习正不断推动图像处理技术的进步。 在数字化时代,图像质量常受噪声、雾气等因素影响。深度学习通过卷积神经网络(CNN)、自动编码器和生成对抗网络(GAN)等技术,为图像去噪、去雾和增强提供了高效解决方案。CNN自动提取特征,去除噪声和雾气;自动编码器通过低维表示重构图像;GAN通过对抗训练生成高质量图像。实践中需注重数据预处理、选择合适架构、模型训练及评估优化,以提升图像质量。深度学习正不断推动图像处理技术的进步。
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