Azperk的博客

Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γmax⁡a′Q(s′,a′)−Q(s,a)] Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γa′max​Q(s′,a′)−Q(s,a)]二、自监督学习入门1. 旋转预测预训练三、边缘AI部署实战1. 模型蒸馏示例TFLite转换import tensorflow as tfconverter = tf.lite.

min⁡Gmax⁡DV(D,G)=Ex∼pdata[log⁡D(x)]+Ez∼pz[log⁡(1−D(G(z)))]\min_G \max_D V(D,G) = \mathbb{E}_{x∼p_{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z∼p_z}[\log(1 - D(G(z)))]Gmin​Dmax​V(D,G)=Ex∼pdata​​[logD(x)]+Ez∼pz​​[log(1−D(G(z)))]二、Transformer革命性突破1. 自注意力机制数学表达Attenti

从无标签数据中发现隐藏模式。

0.1f。

Ltotal​均方误差N1​i1∑N​yi​−y​i​2​​λ⋅逻辑规则违规惩罚k1∑K​max0φk​x−τ​​。

θmin​Ti​∼pT∑​LTi​​fθi′​​其中θi′​θ−α∇θ​LTi​​fθ​。

τm​dtdu​−u−urest​Rm​⋅Isyn​t漏积分Fire方程触发条件：当ututh​⇒发放脉冲，u←ureset​。

Lsearch=Earch∼π[Lval(arch)]\mathcal{L}_{search} = \mathbb{E}_{arch \sim \pi} [\mathcal{L}_{val}(arch)]Lsearch​=Earch∼π​[Lval​(arch)]导出最佳模型性能对比 (CIFAR-10)方法准确率搜索时间手动设计CNN89.3%-AutoKeras91.2%2.3h二、神经辐射场（NeRF）1. 体渲染方程C(r)=∑i=1NTi(1−

是人工智能的一个分支，致力于通过数据和算法让计算机系统自动“学习”经验，并逐步改进性能。与传统编程不同，机器学习无需为每个场景编写明确的规则，而是通过训练模型自主发现数据中的规律。

Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γmax⁡a′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'}Q(s',a') - Q(s,a)]Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γa′max​Q(s′,a′)−Q(s,a)]二、深度学习框架对比实战1. TensorFlow 2.x图像分类2. PyTorch同类实现三、模型部署工业化方案1. TensorFlow Serving2. PyTorch ON

【代码】【机器学习系列（4）】模式发现与推荐系统：关键技术深度解析。

fl1xil​∈Nxjl1​max​hθ​fil​xjl1​−xil​)}最远点采样特征传播。

H(l+1)=σ(D^−1/2A^D^−1/2H(l)W(l))H^{(l+1)} = \sigma\left(\hat{D}^{-1/2}\hat{A}\hat{D}^{-1/2}H^{(l)}W^{(l)}\right)H(l+1)=σ(D^−1/2A^D^−1/2H(l)W(l))二、异构图表示学习1. 元路径建模范式三、实时推理优化策略1. TensorRT模型加速2. 服务端性能优化对比优化方案延迟(ms)吞吐量(QPS)内存占用(MB)原始PyTorch