【AI驅(qū)動】 Python實現(xiàn)GAN (生成對抗網(wǎng)絡(luò)) - 從0到1的深度學(xué)習(xí)之旅 嘿，小伙伴們！今天咱們要玩一個有趣的項目 - 用Python實現(xiàn)GAN網(wǎng)絡(luò)。這個項目會幫你理解如何訓(xùn)練AI來生成超逼真的數(shù)據(jù)。我們會用MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集來演示...

【AI驅(qū)動】 在我們周圍的各個領(lǐng)域，從分子結(jié)構(gòu)到社交網(wǎng)絡(luò)，再到城市設(shè)計結(jié)構(gòu)，到處都有相互關(guān)聯(lián)的圖數(shù)據(jù)。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）作為一種強大的方法，正在用于建模和學(xué)習(xí)這類數(shù)據(jù)的空間和圖結(jié)構(gòu)。它已經(jīng)被應(yīng)用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和其他分子應(yīng)用，例如藥物發(fā)現(xiàn)，以及模擬系統(tǒng)，如...

【AI驅(qū)動】 01. 背景 混合搜索(Hybrid Search)作為RAG應(yīng)用中Retrieve重要的一環(huán)，通常指的是將向量搜索與基于關(guān)鍵詞的搜索（全文檢索）相結(jié)合，并使用RRF算法合并、并重排兩種不同檢索的結(jié)果，最終來提高數(shù)據(jù)的召回率。全文檢索...

【AI驅(qū)動】 RAG中，在讀取了文件之后，最主要的任務(wù)是把這些數(shù)據(jù)拆分成更小的 chunk 片段，隨后將這些特征進行 embedding 以表達它們的語義。在 RAG 中，這一過程的位置如下圖所示。 最常見的分塊方法是基于規(guī)則的，采用了諸如...

【AI驅(qū)動】 1. 背景介紹 RAG（Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成 ）方法是指結(jié)合了基于檢索的模型和生成模型的能力，以提高生成文本的質(zhì)量和相關(guān)性。該方法是Meta在2020年發(fā)表的文章《Retrieva...

【AI驅(qū)動】 隨著自動駕駛汽車、智能監(jiān)控攝像頭、面部識別以及大量對人有價值的應(yīng)用出現(xiàn)，快速、精準的目標檢測系統(tǒng)市場也日益蓬勃。這些系統(tǒng)除了可以對圖像中的每個目標進行識別、分類以外，它們還可以通過在該目標周圍繪制適當大小的邊界框（bounding ...

【AI驅(qū)動】 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，如何快速構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是每位開發(fā)者都會遇到的問題。今天我們就來認識 Keras，這個由 Google 支持的深度學(xué)習(xí)高級接口，它能讓我們像搭積木一樣輕松構(gòu)建復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。無論你是剛接觸深度學(xué)習(xí)的新手，還是想提升開發(fā)...

【AI驅(qū)動】 一階優(yōu)化算法 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是一種常用的優(yōu)化算法，用于求解函數(shù)的最小值或最大值。它通過迭代地更新參數(shù)的方式來逐步接近最優(yōu)解。假設(shè)我們要最小化一個可微函數(shù)f(x)，其中x是參數(shù)向量。梯度...

【AI驅(qū)動】 本文詳細介紹了如何通過kimi.ai API Key快速接入Kimi智能助手，并利用其強大的自然語言處理能力構(gòu)建智能應(yīng)用。文章首先解釋了kimi.ai API Key的作用，它是開發(fā)者訪問Kimi API的憑證，用于實現(xiàn)與Kimi的交互。接著，文章提供了獲取kimi.ai API Key的步驟，包括注冊開發(fā)者平臺、創(chuàng)建應(yīng)用并生成API Key。 在快速入門部分，文章通過Python代碼示例展示了如何使用kimi.ai API Key調(diào)用Kimi的Chat API，并解析API響應(yīng)。此外，文章還探討了Kimi API的多種應(yīng)用場景，如智能客服、知識問答和內(nèi)容生成，并提供了相應(yīng)的代碼示例。

【AI驅(qū)動】 知識圖譜在AI搜索領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的語義知識庫,結(jié)合GraphRAG技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)更智能的搜索體驗。GraphRAG不僅繼承了傳統(tǒng)RAG的檢索增強能力,還融入了知識圖譜的語義理解和關(guān)系推理功能,顯著提升了AI系統(tǒng)在復(fù)雜查詢、個性化推薦等場景下的表現(xiàn)。這種結(jié)合讓AI搜索更準確、更智能,為下一代搜索技術(shù)指明了方向。

【AI驅(qū)動】 回歸 回歸算法是一類用于預(yù)測連續(xù)數(shù)值輸出的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。 根據(jù)輸入特征預(yù)測一個或多個目標變量。回歸算法有多個分支和變種，每個分支都有其獨特的優(yōu)缺點。 1、線性回歸（Linear Regression） 優(yōu)點...

【AI驅(qū)動】 # 處理非線性關(guān)系 1. 多項式回歸 多項式回歸通過引入原始特征的高次冪，將線性模型擴展到非線性關(guān)系。 例如，對于一個特征 ，多項式回歸可以考慮添加 、 等項。 對于一元多項式回歸（二次...

【AI驅(qū)動】 時序數(shù)據(jù)分析在預(yù)測未來事件、檢測異常、識別模式等領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用。 因此，下面將詳細介紹如何使用PyTorch框架構(gòu)建一個基于Attention機制的LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）模型來處理時序數(shù)據(jù)。 原理闡述 LSTM網(wǎng)絡(luò) ...

【AI驅(qū)動】 首先呢，歸一化這個步驟是非常非常重要的！ 數(shù)據(jù)歸一化是一種預(yù)處理步驟，就是想要將不同尺度和數(shù)值范圍的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的尺度上。 這個過程通常涉及對原始數(shù)據(jù)進行調(diào)整，使其符合特定的標準，如使數(shù)據(jù)的范圍落在0到1之間或具有標準正態(tài)分布...

【AI驅(qū)動】 理論基礎(chǔ) Lasso回歸就是在普通最小二乘法的基礎(chǔ)上增加了一個懲罰項，用于約束模型中的系數(shù)，使某些系數(shù)變?yōu)榱悖瑥亩鴮崿F(xiàn)特征選擇。 1. 數(shù)學(xué)公式 在普通的線性回歸中，我們的目標是找到參數(shù)向量  ...