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原创 神经网络与深度学习(四)

本文详细介绍大语言模型中的关键技术,包括无监督预训练技术、微调技术、以及奖励模型的应用。

2025-06-22 23:45:26 322

原创 【学习笔记】Ubuntu与Windows系统实现共享文件夹

本文基本思路是在Windows系统下设置共享文件夹,然后在Ubuntu系统中通过 CIFS/SMB 协议‌挂载网络共享文件夹,最终实现Ubuntu和Win系统共享文件夹的操作。24.04.2win11家庭中文版如何查看自己的系统版本号呢?Ubuntu:Win:查看Ubuntu操作系统的详细信息弹窗显示Windows版本及内部版本号winver。

2025-05-24 03:42:46 2923

原创 神经网络与深度学习(三)

这周首先学习了基本的神经网络结构及原理,包括AlexNet、VGG-16以及残差网络,然后介绍了目前常用的数据集,如MNIST、CIFAR 10、PASCAL VOC和MS COCO数据集。

2025-05-22 04:58:42 546

原创 神经网络与深度学习(二)

BP神经网络采用的是全连接架构,其典型特征是相邻网络层之间实现完全互连,即当前层的每个神经元都会接收来自前一层的所有神经元的输入信号,这种密集连接方式保证了信息传递的完整性,但是也导致网络中的参数非常庞大。一个输入64个神经元,输出32个神经元的层需要的参数有32×64+32=2080个。

2025-05-22 03:38:23 269

原创 神经网络与深度学习(一)

作为激活函数,赋予了神经元拟合非线性特征的能力,早期的激活函数有Sigmoid函数和Tanh函数两种,然而随着神经网络层数的增加,这类激活函数容易引起梯度弥散或梯度膨胀现象,严重制约了模型的性能表现。感知机模型是Frank Rosenblatt于1958年提出的,由两层神经网络组成,输入层神经元数量等于输入特征数量,输出层只有一个M-P神经元,通常用来解决二分类问题。与线性回归问题最终输出的是最佳拟合直线不同的是,线性分类器最终输出属于某类的概率,如果是二分类问题,最终输出的则为0或1。

2025-05-22 03:27:43 937

原创 程序人生-Hello’s P2P

P2P:是指from program to process. 在linux中,对源程序进行预处理、编译、汇编、链接生成可执行目标文件。本章简述了hello从程序到进程再到运行经历了P2P和020两个过程,从整体上大致介绍了hello的一生,并列出了测试环境和工具,以及生成的中间结果名字和作用。(第1章0.5分)第2章预处理2.1。

2023-05-23 18:50:21 272 1

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