深度学习

在机器学习（ML）的广阔领域中，监督学习、无监督学习和强化学习构成了三大核心范式，定义了不同类型学习问题的框架

近来的研究成果表明：准确的反向传播的权重对学习深度表征而言并不是必需的。随机反向传播使用了随机的权重来替换反馈的权重并鼓励该网络调整其前馈权重，从而学习该（随机）反馈权重的伪逆。

这是一份写给非技术岗的产品经理/运营的机器学习和深度学习的简单指南，帮助我们可以听到技术人员的话～在“大热的AIGC究竟是什么”的文章中，我们聊到了人工智能以及生成式人工智能。

YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。

层归一化（LN）和批量归一化（BN）是深度学习中两种常用的归一化技术，虽然都旨在通过标准化数据分布提升模型训练稳定性，但它们的设计思路、适用场景和工作机制有本质区别。

序列推荐作为一个新兴的课题，由于其重要的现实意义而受到越来越多的关注。基于深度学习和注意力机制的模型在序列推

可解释AI#春日生活打卡季#​#头条创作挑战赛#​#AⅠ数字科技#​您是否感觉到社会已经进入了一个全新的智能时代，在我们的生活中，甚至是日常生活里，几乎到底都存在着智能。

促进人工智能发展，使得机器具有「常识思维」，对于常识推理的研究是值得关注的未来发展方向。

泛化能力、

和大家聊聊，深度学习如果提高搜索引擎的效果。