神经网络
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《AI数学系列课程》第一讲：代数在AI中的应用
前言：为什么ai的基础是初中数学？ 大家好，欢迎来到《ai数学系列课程》的第一讲：代数在ai中的应用。 很多人一提到人工智能（AI），脑海中立刻浮现出复杂的高等数学概念，比如微积分、线性代数、概率论等等。但我想告诉你一个事实：这些高深的数学理论，最终都是建立在最基本、最坚实的代数运算之上。 今天的核…
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有道智云AI分析在线入口 有道智云人工智能免费分析使用入口
有道智云AI分析在线入口是https://ai.youdao.com/index.s，提供文本、图片、语音、文档翻译及大模型翻译服务，支持API和SDK接入，适用于直播、会议、教育、旅游和电商场景。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜…
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CPU指令集对特定软件的性能提升有多大？
CPU指令集优化能显著提升特定软件性能，尤其在数据并行任务中效果突出。其加速效果从零到数十倍不等，取决于软件类型、算法并行度及开发者对SIMD指令（如SSE、AVX、NEON）的利用程度。对于矩阵运算、图像处理、音视频编解码、机器学习推理等高度可并行的任务，通过编译器优化、内联函数或调用高度优化库（…
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灵巧手突破难、复杂数据稀缺，人形机器人如何突破量产「卡壳」？
过去10年，“数字工厂”成为制造业的关键词。企业通过在产线上部署传感器，结合数据分析优化生产调度与质量控制，显著提升了效率。然而，尽管技术不断升级，工厂依旧保持着机械化、程序化的冰冷面貌。 “未来的工业智能将围绕‘物理智能’展开——即机器对环境的感知、理解与灵活操作能力。”ADI公司院士兼技术副总裁…
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虚拟伴侣AI如何避免算法偏见 虚拟伴侣AI公平性保障机制的设置指南
解决虚拟伴侣AI偏见需四步：一、构建多元平衡数据集，覆盖不同人口特征并纠正样本失衡；二、训练中引入公平性约束，如正则化项与对抗去偏技术；三、部署后通过动态校准与反事实检测调整输出；四、提升透明度，集成可解释模型并公开评估结果。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 D…
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虚拟伴侣AI如何识别用户情绪 虚拟伴侣AI情感计算技术的实现原理
虚拟伴侣通过情感计算技术实时识别用户情绪，首先利用语音分析提取语调、语速等特征并结合MFCC、F0等参数输入SVM或DNN模型判断情绪；其次通过NLP技术解析文本分词与语法结构，匹配情绪词典并借助BERT模型识别语义中的隐含情绪；再通过摄像头采集面部图像，使用CNN检测关键点并比对AU组合识别表情情…
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PyTorch模型在无PyTorch环境下的部署：ONNX导出与推理实践
本文将指导如何在不包含PyTorch运行时的环境中部署PyTorch训练的模型。针对对依赖有严格限制的软件项目，我们提供了一种有效的解决方案：将PyTorch模型导出为ONNX格式。通过ONNX，开发者可以在不安装PyTorch的情况下，利用多种推理引擎高效地执行模型推理，从而实现模型部署的轻量化与…
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PyTorch中获取中间张量梯度的实用指南
在PyTorch中，直接通过模块的后向钩子（backward hooks）获取非叶子节点（中间张量）的梯度并非其设计初衷。本文将详细阐述一种有效的方法：通过调用retain_grad()方法并存储中间张量的引用，从而在反向传播后成功访问这些中间梯度，这对于深度学习模型的调试和理解至关重要。 理解Py…
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PyTorch中获取中间张量梯度值的实用指南
本文旨在解决PyTorch反向传播过程中获取非叶子节点（中间张量）梯度的问题。传统的register_backward_hook主要用于模块参数，对中间张量无效。我们将介绍一种通过retain_grad()方法结合张量引用存储来有效捕获并打印这些中间梯度的方法，并提供详细的代码示例与注意事项，帮助开…
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深入解析TensorFlow与PyTorch线性模型收敛差异及优化策略
本文探讨了在处理简单线性数据集时，TensorFlow/Keras模型相较于PyTorch模型收敛速度慢的问题。核心原因在于TensorFlow优化器中学习率参数的命名变更（lr已弃用，应使用learning_rate）。通过修正此参数，TensorFlow模型能够实现与PyTorch相当的快速收敛…
