这张图展示了经典的RNN架构，其中每个垂直矩形框都是时间步长t的隐藏层，每个这样的层都包含若干神经元，每个神经元对其输入执行线性矩阵运算，然后执行非线性运算（例如tanh()）。语言模型需要计算特定序列中...
从零入门AIforScience（AI+药物)#DatawhaleAI夏令营...
DatawhaleAI夏令营-Task1...
采用CrossEntropyLoss损失函数和Adam优化器，并使用调度器动态调整学习率。CrossEntropyLoss损失函数常用于分类任务中，它能将预测的分类标签转换成概率，以对数的方式来预测错误程度。Lyy...
Deepfake是一种使用人工智能技术生成的伪造媒体，特别是视频和音频，它们看起来或听起来非常真实，但实际上是由计算机生成的。这种技术通常涉及到深度学习算法，特别是生成对抗网络（GANs），它们能够学习真实数据的特...
这里我们提到的神经网络，指的是人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs）。它是一种计算模型，这种模型能够学习和处理复杂的数据模式，通过模拟大脑神经元之间的连接和信号传递来实现...
目前神经机器翻译技术已经取得了很大的突破，但在特定领域或行业中，由于机器翻译难以保证术语的一致性，导致翻译效果还不够理想。对于术语名词、人名地名等机器翻译不准确的结果，可以通过术语词典进行纠正，避免了混淆或歧义，最...
如图在构建docker镜像时从docker.io/library/openjdk:8拉取失败。_error:failedtosolve:openjdk:8:failedtoresolvesourcemetadatafor...
将这些报错处理完后就可以跑通代码了，但是跑的速度很慢，我自己跑通一次用了四个小时，将N的值改小一些可以加快跑的速度，但是训练后的性能也会有所下降，如果出现不够1000行的错误，可以尝试将。使用的CUDA设备编号无效，...
很简单的流程，最关键的处理数据也只是单纯的筛选、分组、求平均、重置序号、合并。这一份baseline只是用来入门，明显可以优化，具体考虑增加数据处理的流程与准确性，参数的选取与加工等等。时间序列问题是指对按时间顺序...