回答:简单来说就是用用户id（mac、imei等）按时间分组排序，要是有特殊需求不能满足，可以用自定义。具体的需求您可以详细写出来！
dayday_up
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回答:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器压扁了，或者说拍平了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来，效果大概就...
zhangke3016
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反向传播（BP）算法被认为是用于训练深度神经网络的事实上（de-facto）的方法。它使用前馈权重的转置，以较精确的方式将输出层的误差反向传播到隐藏层。然而，有人认为，这在生物学上是不合理的，因为在生物神经系...
...和问题的工具，那么遇到复杂问题该如何做呢？二.人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式...
...和问题的工具，那么遇到复杂问题该如何做呢？二.人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式...
...成器和一个鉴别器。可以将鉴别器视为与目标函数一致的神经网络。也就是说，它使内部生成器网络得到现实验证。生成器是一种重现不断趋近现实的自动化过程。GAN使用反向传播工作，它执行无监督学习。所以也许无监督的学...
...特别之处. 深度学习包含两方面内容： 1.更好的训练深度神经网络。神经网络隐藏层超过两层就算深度神经网络，三层的NN的训练还好说，但是如果NN很多层数呢？那将会面临梯度弥散和梯度爆炸等问题。所以为了让训练的DNN取得...
...简介》，这本书中描述了感知器的两个重要问题： 单层神经网络不能解决不可线性分割的问题，典型例子：异或门； 当时的电脑完全没有能力承受神经网络的超大规模计算。 随后的十多年，人工智能转入第一次低潮，而Rosenbl...
BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种==按误差逆传播算法训练的多层前馈网络==，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的==输入-输出模式映射关系==...
导读：这是《神经网络和深度学习简史》第二部分，这一部分我们会了解BP算法发展之后一些取得迅猛发展的研究，稍后我们会看到深度学习的关键性基础。神经网络获得视觉随着训练多层神经网络的谜题被揭开，这个话题再一...
起步 神经网络算法( Neural Network )是机器学习中非常非常重要的算法。这是整个深度学习的核心算法，深度学习就是根据神经网络算法进行的一个延伸。理解这个算法的是怎么工作也能为后续的学习打下一个很好的基础。 背景...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
894974231
张率功
李世赞
ernest
