分类目录归档：人工智能
GPT 爆火出圈，智能浪潮来袭
近年来，GPT（Generative Pretrained Transformer）如同一颗璀璨的明星，在科技领域爆火出圈，成为了人们热议的焦点。从学术界到工业界，从专业人士到普通大众，GPT 的影响力迅速蔓延，引发了一场前所未有的智能浪潮。 你是否曾惊叹于 ChatGPT 能够与你流畅对答，无论是探讨科学知识、文学艺术，还是寻求日常建议，它都能信手拈来？又是否见识过 GPT-4 在专业考试中展现出的强大实力，如同一位学霸，轻松应对各种难题？这些令人瞩目的表现，让 GPT 迅速走红，吸引了无数人的目光。 GPT 的应用场景更是广泛得超乎想象。在内容创作领域...
Momentum（动量）是机器学习和深度学习中广泛使用的一种优化技术，用于改进梯度下降算法的性能。它通过引入“速度”项来平滑优化过程，解决梯度下降中常见的收敛慢、振荡和陷入局部最优等问题。以下是关于Momentum的详细介绍，包括其原理、优势和应用场景。
Momentum 是梯度下降算法的一种扩展，通过累积历史梯度（速度）来更新模型参数。这种方法可以帮助算法在优化过程中保持方向性和速度，特别是在梯度噪声较大或振荡明显的区域。
FlagOpen 大模型技术开源体系提供了多个模型仓库，涵盖了从算法、工具到评测的完整生态。以下是 FlagOpen 相关的模型仓库及其主要功能：
FlagOpen 是由北京智源人工智能研究院（简称“智源”）推出的大模型技术开源体系，旨在打造大模型领域的“新 Linux”生态，推动大模型技术的协同创新与开放竞争。以下是关于 FlagOpen 的详细介绍：
FlagOpen 的目标是构建一个全面支撑大模型技术发展的开源算法体系和一站式基础软件平台，降低大模型的开发门槛，支持全球开发者、企业和科研机构在大模型领域的创新与应用。其核心理念是通过开源开放的方式，推动大模型技术的普及和生态建设，形成类似 Linux 的开源生态体系。
FlagOpen 包含多个开源项目...
前向算法（Forward Algorithm）是用于隐马尔可夫模型（HMM）的一种动态规划算法，主要用于计算观测序列的概率。以下是其关键点：
前向算法通过计算前向概率 (\alpha_t(i))，即在时间 (t) 处于状态 (i) 并观测到序列 (o_1, o_2, \dots, o_t) 的概率。
初始化： [ \alpha_1(i) = \pi_i b_i(o_1) ] 其中，(\pi_i) 是初始状态概率，(b_i(o_1)) 是状态 (i) 生成观测 (o_1) 的概率。
递推： [ \alpha_{t+1}(j...
在机器学习（ML）中，偏置（Bias） 是一个核心概念，通常指模型预测值与真实值之间的系统性误差。它是模型误差的重要组成部分，与方差（Variance）共同决定了模型的性能。理解偏置对于构建高效、准确的机器学习模型至关重要。
偏置反映了模型对数据的简化假设与真实关系之间的差距。高偏置意味着模型过于简单，无法捕捉数据的复杂模式，导致欠拟合（Underfitting）。
在机器学习的广阔天地中，特征工程宛如一位幕后英雄，默默发挥着至关重要的作用。正如那句经典名言所说：“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”。它是将原始数据雕琢成模型能够高效学习与理解的关键工序，下面就让我们深入探究特征工程的各个环节。
数据预处理是特征工程的根基，其重要性不言而喻。它就像建造高楼前的土地平整工作，确保后续步骤能在坚实的基础上展开。
在实际数据集中，缺失值常常出现。常见的处理方法各有千秋。删除缺失值操作简单，但可能会损失大量数据信息，适用于缺失数据量极少且对整体数据分...
特征工程是机器学习中的一个关键步骤，涉及将原始数据转换为更适合模型学习的表示形式。特征工程的目标是提高模型的性能，减少模型的复杂性，并提高模型的可解释性。特征工程包括以下几个主要步骤：
神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，广泛应用于机器学习和人工智能领域。它由多个相互连接的节点（称为神经元）组成，这些节点通过权重和激活函数处理输入数据，最终输出结果。以下是神经网络的几个关键概念：
神经网络（Neural Network）是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，广泛应用于机器学习和人工智能领域。它由大量相互连接的节点（称为“神经元”）组成，能够通过学习数据中的模式来完成分类、回归、预测等任务。
接收外部输入数据，每个节点代表一个特征。
隐藏层（Hidden Layer）：
每层包含多个神经元，负责提取和转换输入数据的特征。
输出层（Output Layer）：
输出最终的预测结果，节点数取决于任务类型（如分类任务中的类别数）。
权重（Weights）...