文章簡介：幾何深度學習簡介 幾何深度學習 (GDL) 是人工智慧 (AI) 中的一個新興領域，它透過結合幾何原理擴展了傳統深度學習模型的功能。與常規不同

2024-10-27 評論 0  844

文章簡介：隨著機器學習 (ML) 在 Web 開發中的興起，將深度學習模型整合到前端應用程式中比以往任何時候都更容易。該領域最令人興奮的進步之一是使用 Hugging Face 的 Transformers.js，

2024-10-19 評論 0  635

文章簡介：加強學習（RL）解決了複雜的問題，從自動駕駛汽車到復雜的語言模型。 RL代理通過從人類反饋（RLHF）學習的強化學習，根據人類的投入來調整其反應。而python f

2025-03-01 評論 0  453

文章簡介：介紹 MolE，一個基於 Transformer 的分子圖學習模型。 MolE 透過提供原子標識符和圖連接作為輸入標記來直接使用分子圖。原子標識符是透過散列不同的原子p來計算的

2024-11-12 評論 0  891

文章簡介：嗨，開發者， 如果您正在研究深度學習，您可能遇到過兩個最受歡迎的框架：TensorFlow 和 PyTorch。兩者各有優勢，但您應該選擇哪一個呢？讓我們用 Python 中的一些簡單範例來分解它

2024-10-21 評論 0  1067

文章簡介：PHP 5.0物件模型深度探索之綁定。除了限制訪問，訪問方式也決定哪個方法將被子類調用或哪個屬性將被子類訪問. 函數調用與函數本身的關聯，以及成員訪問與變量內存地

2016-07-21 評論 0  805

文章簡介：它是機器學習的一個子集，專注於使用多層神經網路來建模和理解資料中的複雜模式。 神經網路是一種機器學習演算法，旨在透過調整神經網路從數據中學習

2024-11-15 評論 0  722

文章簡介：理解 Keras 長短期記憶...

2024-11-05 評論 0  1032

文章簡介：如何在 Keras 中提取層輸出在深度學習模型中，存取各個層的輸出進行分析或...

2024-11-22 評論 0  785

文章簡介：如何使用深度學習和 VGG16 建立人臉和性別識別 Python 專案。 什麼是深度學習？ 深度學習是機器學習的一個子類別，是一種三層或多層的神經網路。這些神經網路試圖

2024-11-06 評論 0  1179

文章簡介：在深度學習領域，TensorFlow 和 PyTorch 是研究人員、開發人員和資料科學家使用的兩個最著名的框架。兩者都提供了用於創建神經網路、訓練機器學習模型和 p 的強大工具。

2024-10-21 評論 0  984

文章簡介：AI 硬體設計工具包括：EDA 工具，如 Cadence Innovus 和 Synopsys IC Compiler，用於積體電路佈局和驗證。 SoC 設計平台，如 Xilinx Vivado Design Suite 和 Intel FPGA SDK，用於 FPGA 和 SoC 開發。深度學習框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，用於建立和訓練深度學習模型。硬體建模和模擬工具，如 Synopsys VCS 和 ModelSim，用於驗證和模擬硬體設計。其他工具，如 Chisel、

2024-11-29 評論 0  277

文章簡介：DataWhisper：掌握深度學習專案生命週期 作者：Abdellah Hallou（LinkedIn、Twitter） 歡迎使用深度學習專案入門指南！本教程為任何想要深入探索令人興奮的世界的人提供了全面的資源

2024-11-03 評論 0  573

文章簡介：在 Keras 中實作 Dice Loss 的自訂損失函數自訂損失函數允許在深度學習模型中自訂評估指標。本文解決了實現自訂損失函數（特別是 Dice）時面臨的挑戰

2024-10-19 評論 0  657

文章簡介：理解 Logits、Softmax 和 Softmax 交叉熵在機器學習中，特別是深度神經網絡，理解...

2024-10-28 評論 0  614

文章簡介：機器學習 (ML) 是一種強大的工具，可讓電腦從資料中學習並進行預測或決策。但並非所有機器學習都是相同的——存在不同類型的學習，每種學習都適用於特定任務。兩種最常見的類型是監督學習和無監督學習。在本文中，我們將探討它們之間的區別，提供現實世界的例子，並逐步介紹程式碼片段，以幫助您了解它們的工作原理。 監督學習是什麼？ 監督學習是一種機器學習，其中演算法從標記資料中學習。換句話說，您提供給模型的資料包括輸入特徵和正確的輸出（標籤）。目標是讓模型學習輸入和輸出之間的關係，以便它可以對新的、未見的數

2025-01-26 評論 0  1039

文章簡介：AI資料模型工具是用於創建機器學習模型的軟體程式或平台，以下是幾個流行的工具：TensorFlow：Google開發的開源程式庫，用於建立和訓練機器學習模型。 PyTorch：Facebook 開發的開源程式庫，注重彈性。 scikit-learn：Python 的機器學習函式庫，提供流行的演算法。 Keras：在 TensorFlow 之上建構的神經網路 API，簡化了模型建構。 XGBoost：用於梯度提升決策樹的開源函式庫，效能高。 LightGBM：用於梯度提升決策樹的開源函式庫，比 XGBoost 更快更有效。 CatBoo

2024-11-29 評論 0  759

文章簡介：Snowflake Cortex AI：雲中機器學習的綜合指南，利用了Snowflake的AI數據云用於流線型機器學習（ML）操作的力量。本指南深入研究雪花皮層AI，證明其功能

2025-03-02 評論 0  868

文章簡介：DeepSeek：深入研究LLMS的加固學習 DeepSeek最近取得了成功，以較低的成本取得了令人印象深刻的表現，強調了大語言模型（LLM）培訓方法的重要性。本文側重於加固

2025-02-26 評論 0  1094

文章簡介：訓練一個假設的、基於深度學習的搜索引擎 DeepSeek 是一項複雜的任務。關鍵步驟包括：準備高質量、經過清洗和標註的大量數據。選擇合適的模型架構，根據特定需求進行調整。調整訓練過程，選擇合適的優化器、學習率和正則化方法。使用多個指標（如準確率、召回率、F1 值）評估模型性能，並選擇合適的評估數據集。

2025-02-19 評論 0  438