像下山一样，找到损失函数的最低点，毫无疑问，神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术，所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事，为了能够理解神经网络是如何进行学习的，让我们先看看下面的图片，如果我们把每一层的输入和输出值表示为向量，把权重表示为矩阵，把误差表示为向量，那么我们就得到了上述的...

  在Uber系统内，事件预测使我们能够根据预期用户需求来提高我们的服务质量，最终目标是准确地预测出在预定的时间内Uber将会在何处，何时以及收到多少次的乘车请求，一般来说，极端事件——诸如假期、音乐会、恶劣天气和体育赛事等高峰旅行时间，只会提高工作规划预测的重要性，在极端事件期间计算需求时间序列预测，...

  之前许多媒体在热烈讨论神经网络的，黑盒子，blackbox，问题，复杂的模型处理预测性工作负载时表现良好，但是说到回溯系统是如何得出最终结果的，根本没有一种清晰的方法来了解什么做对了、什么做错了，或者了解模型如何打开自己、得出结论，对于老式机器学习模型而言，这问题不大，但是如今对于非线性隐匿式数据结...

  引言现在，关于机器学习、深度学习和人工神经网络的讨论越来越多了，但程序员往往只想把这些魔幻的框架用起来，大多并不想知道背后到底是如何运作的，但是如果我们能够掌握这些背后的原理，对于使用起来岂不更好，今天我们就来讨论下循环神经网络及其背后的基本数学原理，这些原理使得循环神经网络能够做到其他神经网络做不...

  轻易看到，CABAC能够在所有量化版本的Small，VGG16网络中获得更高的压缩增益，使用CABAC的好处在于其固有的灵活性，它可以用于获取权重参数的先验统计数据，DeepCABAC通过定义前文所述的二值化过程，能够快速捕获最大值接近于0的单峰分布和非对称分布的统计信息，此外，也方便CABAC捕获...

  编译，张睿毅、武帅、钱天培一个军方训练的神经网络声称可以分类图像中的坦克，但实际上，它只是学会了识别不同的亮度，因为一种类型的坦克仅出现在明亮的图片中，而另一种类型仅出现在较暗的图片中，一个游戏AI在学会了在第一关的最后故意死去，而不是在更难的第二关的开局死去，因为这样可以得到更高的分数，AI通过某...

  Google开发者在线课程开始学习基于自定义数据集的YOLOv8模型实战译文精选作者，朱先忠2024，10，2508，30，57本文将通过一个完整的实战案例来展示使用Python、命令行或GoogleColab等方式在自定义数据集上训练自己的计算机视觉模型，简介当前，Ultralytics公司研制的...

  本文涵盖了我最近在ISMIR2024上发表的论文，聚类和分离，一种用于乐谱雕刻的声音和谱表预测的GNN方法，的主要内容，简介以MIDI等格式编码的音乐，即使包含量化音符、拍号或小节信息，通常也缺少可视化的重要元素，例如语音和五线谱信息，这种限制也适用于音乐生成、转录或编曲系统的输出，因此，这种音乐无...

  Transformer如今已经成为大型语言模型，LLM，和其他序列处理应用程序的主要架构，然而，它们固有的二次方计算复杂性成为了将Transformer扩展至超长序列时的巨大障碍，显著增加了成本，这引发了人们对具有线性复杂性和恒定内存需求的架构的兴趣，Mila公司和BorealisAI的研究人员重新...