目录预备知识导包构建数据集神经网络结构训练测试精度可视化计算模型精度损失可视化输出网络结构信息训练神经网络定义参数载入数据载入神经网络结构、损失及优化训练及测试损失、精度可视化qu ... [详细]

本文介绍了实现人工智能的多种方法，并重点探讨了当前最热门的技术——通过深度学习训练神经网络。文章通过具体实例详细解释了神经网络的基本原理及其应用。 ... [详细]

本文详细介绍如何使用 Python 进行数据可视化，涵盖从环境搭建到具体实例的全过程。 ... [详细]

本文详细介绍了 Vision Transformer (ViT) 和 DETR 的工作原理，并提供了相关的代码实现和参考资料。通过观看教学视频和阅读博客，对 ViT 的全流程进行了详细的笔记整理，包括代码详解和关键概念的解释。 ... [详细]

CDA数据分析师团队出品，作者：徐杨老师，编辑：Mika。本文将帮助您了解如何撰写一份高质量的数据分析师简历，特别是对于转行者。 ... [详细]

本文作者程建伟，武汉极目智能技术有限公司CEO，入选武汉市“光谷3551人才计划”。文章详细探讨了国内自动紧急制动（AEB）系统中摄像头与毫米波雷达融合技术的现状及未来前景。通过分析当前技术的应用情况、存在的挑战以及潜在的解决方案，作者指出，随着传感器技术的不断进步和算法优化，AEB系统的性能将大幅提升，为交通安全带来显著改善。 ... [详细]

在机器学习领域，深入探讨了概率论与数理统计的基础知识，特别是这些理论在数据挖掘中的应用。文章重点分析了偏差（Bias）与方差（Variance）之间的平衡问题，强调了方差反映了不同训练模型之间的差异，例如在K折交叉验证中，不同模型之间的性能差异显著。此外，还讨论了如何通过优化模型选择和参数调整来有效控制这一平衡，以提高模型的泛化能力。 ... [详细]

本文深入探讨了深度学习泛化理论的关键问题，通过分析现有研究和实践经验，揭示了泛化性能背后的核心机制。文章详细解析了泛化能力的影响因素，并提出了改进模型泛化性能的有效策略。此外，还展望了这些理论在实际应用中的广阔前景，为未来的研究和开发提供了宝贵的参考。 ... [详细]

斯坦福大学的公开课深入探讨了如何利用神经网络技术实现自动驾驶。课程中通过实例展示了汽车如何通过学习算法自主驾驶。具体而言，课程展示了一幅图解，其中左下角显示了汽车前方的实时路况图像，而左上角则呈现了一个水平的菜单栏，用于展示系统处理和决策的过程。这一案例详细解析了神经网络在自动驾驶中的应用，为学生提供了宝贵的实践参考。 ... [详细]

在抽取式文档摘要任务中，学习跨句子关系是至关重要的一步。本文探讨了利用异质图神经网络来捕捉句子间复杂关系的有效方法。通过构建包含不同类型节点和边的图结构，模型能够更准确地识别和提取关键信息，从而生成高质量的摘要。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上显著优于传统方法。 ... [详细]

近期的研究和探讨表明，人类意识的核心在于其方向性和目标导向性，而现有的现代神经网络技术尚无法完全模拟或创造这种意识。尽管如此，通过不断优化神经网络架构和算法，我们可以在特定任务中实现更高水平的智能化创新，从而推动人工智能领域的进一步发展。 ... [详细]

本周科技前沿报道了多项重要进展，包括美国多所高校在机器人技术和自动驾驶领域的最新研究成果，以及硅谷大型企业在智能硬件和深度学习技术上的突破性进展。特别值得一提的是，一款能够感知用户情绪状态的智能机器人即将问世，为未来的人机交互带来了全新的可能性。 ... [详细]