深度学习

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。

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

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

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。

在深度学习中，正则化（Regularization）就像给模型“戴上紧箍咒”，防止它“过度自信”（过拟合）。它的核心作用是让模型在训练时既要学好，又别学得太死板

PyTorch 实现各种注意力机制。

Transformer是一种在自然语言处理以及更广泛的序列建模任务中被广泛采用的深度学习架构，由Vaswani

Q学习国庆闲暇之余，买了一本书来看，里面提到了怎么用Qlearning的强化学习方法来优化资产配置。这里给大家分享一下。1、什么是Qlearning？这里我用自己的理解和语言