人工智能
深度解析大语言模型的位置编码及其外推性
我们先来回顾一下绝对位置编码的问题。绝对位置编码通过可学习的 Positional Embedding 来编码位置信息，这种方案直接对不同的位置随机初始化一个 postion embedding，然后与 word embedding 相加后输入模型。
语音应用中Transformer和循环神经网络的比较
在Transformer中，注意力图的某些头部并不总是像Tacotron 2中那样是对角线的。因此，我们需要选择在哪些位置应用引导性注意力损失[24]。-使用Transformer进行解码的速度也比使用RNN慢（每帧6.5毫秒 vs 单线程CPU上每帧78.5毫秒）。
2023-07-24 标签：变压器神经网络语音识别Transformer 408
用chatGPT写MIG控制器
之前有人发表论文说用chatGPT写了一个MCU 还流片了，一副很腻害的样子，在这个新闻的前几天我就在朋友圈里说了，用chatGPT写verilog代码还是有一段距离的。今天我就手把手教大家，如何把这段距离给走了。今天用我让chatGPT写MIG 控制器为例，一句代码都不想写。
什么是深度强化学习?深度强化学习算法应用分析
什么是深度强化学习? 众所周知，人类擅长解决各种挑战性的问题，从低级的运动控制(如：步行、跑步、打网球)到高级的认知任务。
深度学习中的各种卷积原理解析
从技术上讲，信号处理中的去卷积是卷积运算的逆运算。但这里却不是这种运算。因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。
双目立体视觉三大算法原理及其代码实现
双目立体视觉中常用的基于区域的局部匹配准则主要有图像序列中对应像素差的绝对值之和SAD（sum of absolute differences）、对应像素差的平方之和SSD（sum of squared differences）及半全局匹配算法SGM（semi—global matching）。
人工智能制造业的八大应用场景
随着人工智能与工业大数据技术的不断成熟、制造企业智能制造水平与能力的逐步深入，越来越多的企业开始关注并应用AI技术。近期大模型的出现，将人工智能技术应用热潮引向前所未有的高度。
基于深度学习方法进行时序预测的调优方案
RNN（循环神经网络）是一种强大的深度学习模型，经常被用于时间序列预测。RNN通过在时间上展开神经网络，将历史信息传递到未来，从而能够处理时间序列数据中的时序依赖性和动态变化。
深度解析计算机视觉的图像分割技术
人类对计算机视觉感兴趣的最重要的问题是图像分类 (Image Classification)、目标检测 (Object Detection) 和图像分割 (Image Segmentation)，同时它们的难度也是依次递增。
基于深度学习的图像抠图领域应用及挑战
本文还整合了包括合成图像和真实图像在内的诸多图像抠图数据集，并在典型的数据集上对具有代表性的诸多方法进行了系统的实验和主客观结果评估。
2023-04-20 标签：深度学习 522
深度学习研究和应用发展,人工智能/机器学习/深度学习的关系
区别于人工智能，机器学习、尤其是监督学习则有更加明确的指代。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。
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