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驱动新型生成式人工智能的物理过程

驱动新型生成式人工智能的物理过程

2023-09-21 14:46:36 0

一些现代图像生成器依靠扩散原理来创建图像。基于带电粒子分布背后的过程的替代方案可能会产生更好的结果。

用于化学动力学模拟的原子神经网络表示

用于化学动力学模拟的原子神经网络表示

2022-12-29 15:39:31 0

机器学习技术已广泛应用于化学、物理、生物学和材料科学的许多领域。

分析了自家150个ML模型之后,这家全球最大的旅行网站得出了6条经验教训
7个月后,GPT-2的“假新闻威胁论”被证明是虚惊一场

7个月后,GPT-2的“假新闻威胁论”被证明是虚惊一场

2019-09-10 20:33:52 0

AI 前线导读:今年年初,OpenAI 推出了当时号称“最强 NLP 模型”的 GPT-2,该模型可以生成连贯的文本段落,刷新了 7 大数据集基准,并且能在未经预训练的情况下,完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。

如何为模型选择合适的度量标准?

如何为模型选择合适的度量标准?

2018-05-14 18:42:10 0

大多数的博客更多都关注模型的精度、召回率、AUC(Area under curve,ROC曲线下区域面积)等分类指标。这里想稍稍改变一下,让我们来探索各种更多的指标,包括在回归问题中使用的指标。MAE和RMSE是关于连续变量的两个最普遍的度量标准。

论强化学习和概率推断的等价性:一种全新概率模型

论强化学习和概率推断的等价性:一种全新概率模型

2018-05-05 11:48:32 0

虽然强化学习问题的一般形式可以有效地推理不确定性,但强化学习和概率推断的联系并不是很明显。

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