深度学习

为解决现存大部分的多视角任务学习模型不能快速学习新任务的问题，中国科学院沈阳自动化研究所机器人学研究室科研团队提出了一种连续多视角任务学习算法，可使机器人“更快”地认知世界。

如今,深度学习技术遍地开花,许多行业都在尝试将其应用到产品与服务之中。那么,作为一名AI工程师,哪些深度学习框架是必须要精通的呢?下面就为大家介绍7个重要的深度学习框架。

归一化选自 arXiv.org作者：Jimmy Lei Ba、Jamie Ryan Kiros、Geoffrey E

PyTorch 实现各种注意力机制。

机器学习的解释是什么?机器学习算法使用统计信息来查找大量数据中的模式。这里的数据包含很多东西，数字、单词、图像、点击次数，以及您所拥有的东西。

大模型正在与我们的生活形成愈发紧密的联系，那么，我们怎么理解大模型背后的底层逻辑？不妨来看看本文的拆解。

生成扩散模型（Generative Diffusion Models, GDM）强大的生成能力，带动深度学习领域，也带动了AI和AI+的科研工作。

从零开始拿到损失函数！

摘要：在人类中，注意力是所有感知和认知操作的核心属性。考虑到我们处理竞争性信息来源的能力有限，注意力机制选择