在前面的文章中我们主要对生成式AI的两大核心技术深度学习以及大模型进行了初步的介绍，而本文主要以深度学习为核心详细阐述其背后的技术原理。多层人工神经网络是深度学习最常见的实现方式。...【查看原文】
OpenAI 发布的视频生成模型 Sora，能根据文本生成长达一分钟的高质量视频，理论上支持任意分辨率，如 1920x1080 、1080x1920。
SoraOpenAI
得物技术 2024-03-20
本书涵盖了机器学习领域中的严谨理论和实用方法，讨论了学习的计算复杂度、凸性和稳定性、PAC-贝叶斯方法、压缩界等概念，并介绍了一些重要的算法范式，包括随机梯度下降、神经元网络以及结构化输出。全书讲解全面透彻，适合有一定基础的高年级本科生和研究生学习，也适合作为IT行业从事数据分析和挖掘的专业人员以及研究人员参考阅读。作者简介:以色列希伯来大学副教授Shai ShalevShwartz和加拿大滑铁卢大学教授Shai BenDavid的专著《Understanding Machine Learning:F
机器学习
编程小怼怼 2023-06-29
鞭牛士3月19日消息，在字节跳动11周年年会上，字节跳动CEO梁汝波提及了近期备受关注的GPT-4。梁汝波表示，ChatGPT给行业带来了很大震动，而GPT-4的表现也很震撼，但大家并不能停留在震撼上，而是「应该深入学习，深入理解它的原理，去思考如何结合场景来给用户创造价值。
GPT-4ChatGPT字节跳动
鞭牛士 2023-03-19
前言 深度学习是机器学习的子集，它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。 每个层包含的单元可将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务
深度学习机器学习
皮大大 2023-09-15
链接：https://pan.baidu.com/s/1v5GTkY3p4PtfoqaPf4ucVg?pwd=enwe 提取码：enwe本书适合初学者快速入门深度学习算法和TensorFlow框架。我们已讲故事的方式向读者一步步地介绍每个核心算法，非常详细地剖析算法原理，手把手实现每个算法实战，不但让读者能够了解算法的工作原理，更重要的是教会读者如何一步步地思考问题并解决问题。具体地，我们会介绍目前深度学习的数学原理，反向传播算法，卷积神经网络，循环神经网络，对抗生产网络，自编码器，神经网络结构搜索，图卷
深度学习人工智能百度
没有名字如何行走江湖 2023-08-31
快科技12月31日消息，业界公认，想要实现城市高阶智能驾驶辅助，高算力平台必不可少。目前主流的均采用英伟达Orin-X自动驾驶芯片（254 TOPS），最起码也要有1颗，更多的是配备2颗，也就是500
2024-12-31
快科技12月31日消息，今天上午，吉利控股集团董事长李书福发表了以《穿越周期稳健笃行》为主题的2025年新年致辞。在致辞中，他表示，总结过去一年，吉利管理层集体共创的《台州宣言》，这是根
快科技12月31日消息，据媒体报道，近日，中国工程院院士、世界电动车协会创始主席陈清泉做客凤凰网财经《封面》。在访谈中，陈清泉表示，因为现在的电池寿命就是4年，但是一个电厂的寿命是30年
快科技12月31日消息，华为轮值董事长孟晚舟今日在2025新年致辞中表示，全球产业链正在重构，供应商伙伴的风雨同舟，给予华为极大的鼓舞与支持。“供应商是我们在新征程上的创新伙伴，与我
快科技12月31日消息，今天上午，华为轮值董事长孟晚舟今日发布新年致辞《前行路上，你我皆星辰》，对客户、生态伙伴、产业链伙伴、探索者、员工和家属等表达了感谢。她表示，过去六年来，华为
快科技12月31日消息，据报道，自由软件基金会（FSF）发布了名为 “继续向微软施压（Keep putting pressure on Microsoft）” 的文章，鼓励自由软件支持者在 2025 年继续向微软进行施压
快科技12月31日消息，华为轮值董事长孟晚舟今日发布2025新年致辞，并特别对员工和家属进行了感谢。她表示，在全球各地，每天都有无数华为人奋斗在一线，为全球信息通信事业而绽放火热的青春。
经常坐高铁，但是大家了解驾驶高铁的司机吗？官方今天介绍了一位刚刚光荣退休的高铁司机——刘冬伟。刘冬伟于2006年参加全路动车组司机选拔培训考试，2007年2月取得动车组驾驶资格证
上方文Q 2024-12-31
快科技12月31日消息，据报道，云南昆明一公园内发生了一起因直接用手喂食松鼠而导致的意外伤害事件。事件发生在12月28日，当时李先生在公园游玩时，观察到其他游客与松鼠进行亲密互动，于是也
一、前言：一加Ace 5 Pro 抢占骁龙8至尊版性能旗舰的先机为了抢占市场先机，往常习惯在年后发布Pro版的一加，今年早早就给我们带来了一加Ace 5 Pro。在一水的骁龙8至尊版顶级旗舰机型面前
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