自然语言中最重要的发展便是大语言模型（LLM），在本篇文章中，我们将浅显地科普一下大语言模型，讨论其定义、训练方式、流行原因、常见大语言模型例子以及其面临的挑战。...

神经渲染（Neural Rendering）是一种先进的图像渲染技术，通过训练神经网络来模拟光线与物体的交互，生成逼真的图像。神经渲染能自动学习并理解复杂的光照、材质和几何关系，使渲染过程更加高效和智能。神经渲染基于深度学习...

神经网络剪枝（Neural Network Pruning）是一种模型压缩技术，通过移除神经网络中不重要的权重或神经元来减小模型大小和计算复杂度，从而提高运行效率。分为权重剪枝和神经元剪枝，可以在训练前、中、后进行，在保持模...

注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的一种技术，模仿人类视觉注意力的功能，使模型能识别并集中处理输入数据中最重要的部分。这种机制在图像识别、语音处理和自然语言理解等任务中尤为重要，它可以帮助模型提...

随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，由多个决策树构成，通过投票机制或平均预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。它采用随机抽样的方式选择数据和特征，降低模型的方差，有效防止过拟合。随机森林适用于分类、回归和...

机器人学（Robotics）是一门跨学科领域，结合了工程学、计算机科学和设计，旨在开发、制造和应用机器人。这些智能机器可以执行各种任务，包括但不限于自动化生产线操作、探索危险环境、进行复杂手术以及提供家庭服务。机器人学不断进...

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一类主要用于计算机视觉领域的深度学习算法，它们在各个领域都有应用，包括图像和视频识别、自然语言处理，甚至是玩游戏。CNN已经彻底改变了计算机视...

群体智能（Swarm Intelligence）是一种模拟自然界生物群体行为的分布式智能算法。通过模拟蚂蚁、蜜蜂等社会性生物的集体行为，利用简单个体间的局部交互产生复杂的全局智能行为。这种算法无需中心控制，具有自组织、可扩展...

策略梯度（Policy Gradients）是强化学习中的一种方法，它直接对策略进行优化。在这种方法中，策略被参数化为一个可微分的函数，策略梯度算法通过计算策略参数的梯度并进行梯度上升来优化策略，使累积奖励最大化。这种方法不...

生成式对抗网络（GAN，英文全称Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由于其生成高质量、真实数据的能力，近年来获得了极大的关注。在这篇文章中，我们将探讨什么是GAN、GAN是如何工...