”语义信息利用 视频字幕生成 解释性损失训练 预测差异最大化算法“ 的搜索结果

     然而，如何训练概率语言模型，尤其是在生成式方法中，仍然是一个具有挑战性的问题。随着深度学习技术的不断发展，基于神经网络的生成式模型已经变得越来越流行。由于神经网络可以对输入进行处理并给出输出结果，因此...

     感觉未来无论是日常Prompt或者论文都有可能会用到 文档完备的代码更容易维护，例如函数摘要头。随着项目的发展，摘要注释可能会过时。...最近，像CodeBERT和CodeT5这样的预训练语言模型在代码摘要生成方面表现最好。

     1985年，管理信息系统的创始人高登·戴维斯给管理信息系统做了一个完整的定义：“它是一个利用计算机硬件和软件，手工作业，分析、计划、控制和决策模型，以及数据库的用户-机器系统。它能提供信息，支持企业或组织...

     一、深度学习的可解释性研究概述随着深度学习模型在人们日常生活中的许多场景下扮演着越来越重要的角色，模型的「可解释性」成为了决定用户是否能够「信任」这些模型的关键因素（尤其是当我们需要机器为...

     本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料...同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........

     1、简述DDPM的算法原理 2、什么是重参数化技巧？Diffusion Models和VAE中的重参数化技巧是如何使用的？ VAE中的重参数化技巧 Diffusion Models中的重参数化技巧 3、什么是马尔可夫过程？DDPM中的马尔可夫链是如何...

     读书笔记 |《推荐系统实践》- 个性化推荐系统总结 对于推荐系统，本文总结内容，如下图所示： 一、什么是推荐系统 1. 为什么需要推荐系统 为了解决互联网时代下的信息超载问题。 2. 搜索引擎与推荐系统 ...

     大代码时代的到来使得目前有很多工作开始利用无监督学习，来通过大量的代码数据学习到通用的预训练模型，然后再针对不同的下游任务对预训练模型进行微调。这些预训练模型对不同的下游任务有比较强的泛化性，并且得到...

     写在前面——这是一个正在建设的开源综述评论项目，旨在从海量AI论文中发掘最有价值的研究工作，并以团队形式定期开展各专题的研究进展梳理。我们会逐渐开展各个专题的整理工作，并随之组建各细分领...

     NLP：自然语言处理技术最强学习路线之NLP简介(岗位需求/必备技能)、早期/中期/近期应用领域(偏具体应用)、经典NLP架构(偏具体算法)概述、常用工具/库/框架/产品、环境安装(更新中) 目录 NLP自然语言处理技术最强...

     DS/ML：数据科学技术之机器学习领域六大阶段最强学习路线(初步探索性数据分析EDA→数据预处理/广义的特征工程→模型训练/评估/推理→模型分析/反思/再优化→模型部署与监控→模型全流程优化)详解 导读：数据科学...

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