使用自监督学习重建动态驾驶场景
从单调乏味的高速公路到日常的社区出行，驾驶通常都很平静。因此，在现实世界中收集的...
监督学习
P2 对监督学习与“最近邻”算法的简介
本文旨在简单的介绍机器学习中的监督学习，与简单的最近邻算法，希望读者可以对“机器...
TRANSFORMER, BERT, AND GPT：简介
这一章节提供了对生成式人工智能（AI）的快速介绍，重点放在了注意力机制上，这是转...
LLM 的幻觉到底是什么，有什么办法解决？
🍉LLM 时常会出现一些神奇的现象——幻觉 Hallucination，在 AI...
OpenAI首席科学家：直面AGI的可能性
AI 领域发展迅速，通用人工智能（AGI）已不再是天方夜谭。自2010年以来，以...
🔥大一找实习?卷保研?卷科研?躺平? 18岁大一前端程序员对过去现状未来的思考
正如标题所说，本文首要用于记录一个小镇做题家初入象牙塔，与自己和现实生活和解的过...
LSTM之父炮轰LLaMA 2：抄我想法还羞辱我！网友：LeCun干的吧？
LLaMA可谓是「驼红是非多」。 新版本刚发布没多久，就遭到了LSTM之父Jür...
深度学习在Li电池RUL、SOH和电池热管理中的研究进展与应用
大家好，我是Peter~ 今天给大家分享一篇关于深度学习在Li电池RUL、SOH...
机器学习基础-监督学习-线性回归之多元线性回归
多元线性回归是一种在多个自变量之间树立线性关系的监督学习方法。它可以用于猜测一个...
机器学习基础-监督学习-线性回归之最小二乘法
最小二乘法是一种常用的线性回归方法，用于拟合数据并找到最优的模型参数。它通过最小...
机器学习基础-监督学习-线性回归之梯度下降法
梯度下降法（Gradient Descent）是一种常用的优化算法，用于求解丢失...
水很深的深度学习-Task03前馈神经网络
在前馈神经网络中，各神经元别离属于不同的层。每一层的神经元可以接收前一层神经...