深度学习中的优化算法：从梯度下降到Adam
本文深入探讨了深度学习中的核心——优化算法，重点分析了梯度下降及其多种变体。通过比较梯度下降、动量方法、AdaGrad、RMSProp以及Adam等算法，揭示了它们如何更高效地找到损失函数的最小值。此外，文章还讨论了不同优化算法在实际模型训练中的表现和选择依据，为深度学习实践提供了宝贵的指导。
小土堆-pytorch-神经网络-损失函数与反向传播_笔记
在使用损失函数时，关键在于匹配输入和输出形状。例如，在L1Loss中，输入形状中的N代表批量大小。以下是具体示例：对于相同形状的输入和目标张量，L1Loss默认计算差值并求平均；此外，均方误差（MSE）也是常用损失函数。实战中，损失函数用于计算模型输出与真实标签间的差距，并通过反向传播更新模型参数。
多模态大模型技术原理与实战(4)
本文介绍了多模态大模型的核心技术，包括数据集标注、数据表征、文本生成图像/语音/视频的方法、语音生成技术、视频生成模型以及跨模态融合技术。重点讨论了不同模型如GAN、VAE、Transformer和扩散模型的应用，并介绍了高效训练方法如Prefix Tuning、LORA等。此外，还详细描述了GPT-4的核心技术，如Transformer架构及其衍生物。
AI技术在医疗领域的应用
【8月更文挑战第43天】本文将介绍人工智能（AI）在医疗领域的应用，包括疾病诊断、药物研发和健康管理等方面。我们将通过实例和代码示例，展示AI如何帮助医生提高诊断准确性，加速药物研发过程，以及提供个性化的健康管理方案。让我们一起探索AI技术如何改变医疗保健的未来。
探索AI的奥秘：机器学习入门之旅
【8月更文挑战第43天】本文将带领读者开启一段奇妙的学习之旅，探索人工智能背后的神秘世界。我们将通过简单易懂的语言和生动的例子，了解机器学习的基本概念、算法和应用。无论你是初学者还是有一定基础的学习者，都能从中获得启发和收获。让我们一起踏上这段激动人心的学习之旅吧！