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TitanML：塑造神经网络压缩的未来
最近，像支持ChatGPT的GPT-4这样的大型语言模型，在被要求写诗或回答问题时，表现出令人印象深刻的人类水平。这符合缩放假说，该假说认为，如果有更多的计算能力和数据，目前的机器学习模型最终将达到类似人类的智能。 然而，运行大型神经网络是昂贵的；例如，目前运行ChatGPT的价格约为每天10万美元。随着最先进的模型呈指数级增长，硬件很难跟上，企业也很难将其部署到现实世界的用例中，因为其成本很高。… -
什么是卷积神经网络（CNNs或ConvNet）？
探索卷积神经网络（CNNs）的世界，它们在深度学习和计算机视觉任务中的作用，以及使用它们的优点和缺点。在这份全面的指南中，了解不同类型的CNN，它们的应用，以及它们的潜在局限性。 什么是深度学习中的卷积神经网络？ 卷积神经网络是如何工作的？ 卷积神经网络的类型有哪些？ CNNs的优势是什么？ CNNs的缺点是什么？ 什么是深度学习中的卷积神经网络？ 卷积神经网络用于计算机视觉任务中，它采用卷积层从… -
关于递归神经网络（RNN）的入门指南
神经网络正在为不同行业的广泛的深度学习应用提供动力，其用例包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉和药物探索。有不同类型的神经网络用于不同的应用，如： 前馈神经网络 卷积神经网络（CNNs） 递归神经网络（RNNs） 在这篇文章中，我们将探讨RNNs及其使用案例。 什么是递归神经网络（RNNs）？ 递归神经网络（RNNs）是一类人工神经网络，它将以前的步骤的输出作为当前步骤的输入。在这个意义上，RN… -
解释神经网络的黑暗面
神经网络是复杂的，但由于许多原因同样令人兴奋。它们也促使我们更好地了解自己的认知机制，然后将其反映到机器上。我们已经有了深度神经网络的惊人例子，如谷歌DeepMind的AlphaGo击败了李世石，李世石曾获得18个世界冠军，被广泛认为是过去十年中最伟大的棋手。 图像分类、自然语言处理和计算机轴向断层成像分类是神经网络被使用的一些领域。神经网络在其特定领域很聪明，但缺乏概括能力。他们的智能需要调整。…
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