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最新推荐文章于 2025-05-01 15:21:43 发布
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简子
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一文读懂「RLHF」基于人类反馈的进行强化学习
女王の专属领地
01-18 3万+
RLHF就是基于人类反馈（Human Feedback）对语言模型进行强化学习（Reinforcement Learning），和一般的fine-tune过程乃至prompt tuning自然也不同。多种策略产生样本并收集人类反馈训练奖励模型训练强化学习策略，微调 LM首先需要一个预训练语言模型，通过大量的语料去训练出基础模型，对于ChatGPT来说就是GPT-3。还有一个可选的Human Augmented Text,又叫Fine-tune。
深度学习知识点全面总结
热门推荐
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。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.........
【机器学习】机器学习与语音识别的融合应用与性能优化新探索
qq_61024956的博客
07-19 1万+
机器学习作为语音识别领域的重要技术，已经在多个应用场景中取得了显著的成果。通过对数据的深入挖掘和模型的不断优化，机器学习技术将在语音识别中发挥更大的作用，推动智能语音技术的发展。以上是对机器学习在语音识别中的理论、算法与实践的全面介绍，希望能够为从事相关研究和应用的人员提供有益的参考。
概率图模型在机器学习中的应用：贝叶斯网络与马尔可夫随机场
科技改变人类，技术成就未来
04-23 4万+
概率图模型在机器学习中的应用：贝叶斯网络与马尔可夫随机场。概率图模型通过图结构来描述变量之间的概率关系，其中节点代表随机变量，边则代表变量之间的概率依赖关系。这种图形化的表示方式不仅有助于我们直观地理解复杂系统的结构，还为我们提供了强大的推理机制。通过概率图模型，我们可以对系统中的不确定性进行建模和量化，进而进行概率推理和决策。
深度学习介绍
2301_77698138的博客
09-12 1995
定义：深度学习是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。它是机器学习的一个分支，通过学习样本数据的内在规律和表示层次，使机器能够像人一样具有分析学习能力，识别文字、图像和声音等数据。核心：深度学习的核心在于构建多层非线性处理单元（即神经元）的网络结构，这些网络可以从原始数据中自动提取特征并进行学习。
手把手教你搭建属于自己的GPU深度学习环境
华少的博客
06-25 1万+
想要学习人工智能，那么使用GPU加速自己的深度学习训练是必不可少的，但很多初学者都被环境搭建这一步困扰！安装并配置这些东西真的是比编程还难，过程中遇到各种问题，然后去搜解决方法，但都五花八门，可能因为每个人遇到的问题的具体情况不同，所以即使按照别人的方法也还是会出现问题。这里，我将自己在整个过程中遇到的问题以及注意事项记录下来，也算是进行一个整理，也希望可以帮助到一些人，来教大家从头搭建属于自己的深度学习环境。
人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑
小洁洁
01-31 6223
人工智能是指使计算机系统表现出类似于人类智能的能力。其目标是实现机器具备感知、理解、学习、推理和决策等智能行为。人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，随着计算机技术和算法的不断进步，人工智能得以实现。机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习和改进性能，而不需要明确的编程指令。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种主要类型。
【粉丝福利社】OpenCV 4.0+Python机器学习与计算机视觉实战（文末送书-完结）
时光隧道
02-22 11万+
OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。OpenCV 4.0是最新版本，它提供了许多新的功能和改进。Python是一种流行的编程语言，具有简单易学的语法和丰富的库支持。使用OpenCV 4.0和Python，您可以进行许多机器学习和计算机视觉相关的任务，例如图像分类、目标检测、人脸识别、视频分析等。对于使用Python进行机器学习，您可以使用OpenCV的图像处理函数来准备数据，例如图像预处理、特征提取和数据增强。
【无标题】深度学习期末复习要点
shmilylqd的博客
06-10 3041
深度学习期末复习题
深度学习技术在信息安全领域中的应用探索
wxy的博客
05-01 1万+
深度学习技术在信息安全领域中的应用探索与实践
图表示学习
weixin_44911248的博客
05-01 7555
文章目录1.导言1.1 为什么要研究图（graph）1.2 针对图结构的机器学习任务1.3 特征表示的难点1.4 特征表示的解决思路1.5 线性化思路1.6 图神经网络1.7 讨论：何谓Embedding1.8 总结2.图结构表示学习2.1 deepwalk(深度游走算法)2.2 node2vec3. 图特征表示学习3.1 GCN 图卷积网络 1.导言 1.1 为什么要研究图（graph） 很多数据都是图结构，例如社交网络、经济网络、生物医学网络、信息网络（互联网网站、学术引用）、互联网、神经网络。而网络是
arcgis pro深度学习库
03-09
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西瓜书机器学习的学习笔记（十分详细）
06-10
学习了机器学习的基础以及相关理论，颇有收获，并做了相关笔记，对于机器学习有了更为深入的理解，为以后的学习以及研究打下基础。 主要内容包含以下相关主题： - 模型的评估与选择 - 神经网络 - 支持向量机 - ...
Halcon深度学习-从零开始学习，学习笔记（都是细节）-分类完整版.rar
06-13
Halcon是一种广泛应用于工业自动化领域的机器视觉软件，其深度学习模块是其强大的功能之一。本学习笔记主要聚焦于Halcon的深度学习技术，从零基础开始，深入浅出地讲解了如何利用Halcon进行深度学习模型的训练和应用...
联邦学习-杨强1
08-04
联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习方法，由谷歌在2016年首次提出，主要为了解决数据孤岛问题和保护用户隐私。在传统的机器学习中，大量的数据需要集中在一个中心节点进行处理和建模，这在许多领域...
嵌入式C语言从入门到精通视频教程.zip
08-21
目录： 1.1C语言会被淘汰吗?.mp4 1.2 如何成为嵌入式高手.mp4 1.3 搭建开发环境.mp4 1.4初识程序结构.mp4 1.5单片机程序的编译与运行简介.mp4 2.1 单片机中数据表现形式.mp4 2.2 为什么要引入数据类型.mp4 2.3 为什么要使用C99的整数类型.mp4 2.4 sizeof用法.mp4 2.5 GPIO输出速度影响什么.mp4 2.5 负数的二进制表现形式.mp4 2.6 变量的用法与注意事项.mp4 2.7 浮点型数据类型 2.8 一个字符引入的BUG 2.9 浮点数应用注意事项 2.10 为什么要引入ASCII码 3.1 C语言有哪些运算符 3.2 算数运算符及应用案例 3.3 算数复合赋值运算符 3.4 增1和减1运算符及应用案例 3.5 单片机是如何控制外设的 3.6 牢记位运算符的口诀 3.7 逻辑移位与算数移位的区别 3.8 左移右移位运算应用案例 3.9 位运算应用案例1.mp4 3.10 位运算应用案例2 .mp4 4.1 printf的基本用法.mp4 4.2 printf的精细格式控制.mp4 4.3 printf输出转义序列.mp4 5.1数据运算的类型转换.mp4 5.2数据截断和数据扩充的规则.mp4 5.3数据扩充的应用案例和总结.mp4 5.4数据运算发生溢出的危害.mp4 5.5 数据扩充案例.mp4 5.6 24000000U中的U是做什么用的?.mp4 6.1 bool数据类型.mp4 ............ 网盘文件永久链接
该课题为基于Matlab的人脸考勤系统。如果需要硬件结合的话，可以调取摄像头。带有人机交互界面。可以在人机交互界面的基础之上，进行相应的拓展。人脸库可以使用您自己的真实人脸库。(11).zip
08-21
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该课题为基于Matlab的运动目标跟踪系统。可以实时框定运动目标。对运动目标的行为做识别。带有人机交互界面，需要在人机交互界面的基础上进行拓展(12).zip
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毫米波MIMO系统中基于凹度近似的功率分配.zip
08-21
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
2016版强化学习代码分享：matlab学习资源
标题中提到的“强化学习代码，2016版，matlab”指出了这份材料的主要内容：一套用于研究和学习强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）的代码集，使用了数学建模和算法分析的常用工具Matlab进行编程实现，并且这...
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