过拟合，或称拟合过度，是指过于紧密或精确地匹配特定数据集，以致于无法良好地拟合其他数据或预测未来的观察结果的现象。举一个简单的例子，比如我们设计了一个模型来判断一件物品是否为树叶，但如果我们只使用含有带有尖刺边缘的树叶的数据集去训练这个模型，那么这个模型就可能过度适应这种特殊的数据，而对其他类型的树...

  在人工神经网络中，激活函数是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。激活函数扮演着至关重要的角色。激活函数负责将神经元的输入映射到输出端，其作用在于帮助网络学习数据中的复杂模式，引入非线性因素，提高神经网络对模型的表达能力，解决线性模型所不能解决的问题。激活函数具有不可或缺...

  机器学习中的输入层、隐藏层和输出层是神经网络中的三个主要组成部分。它们各自扮演着不同的角色，并协同工作以实现网络的预测和分类任务。输入层输入层是神经网络的起点，负责接收来自外部的数据。这些数据可以是图像、文本、音频或其他任何形式的数据。例如，在图像识别任务中，输入层可能会接收图像的像素值；在自然语言...

  损失函数在机器学习中扮演着重要的角色，它的主要作用是将模型的预测值与真实值之间的差异进行量化。具体来说，损失函数是一个非负实数函数，通常通过L(Y, f(x))来表示，这里的Y代表真实值，f(x)代表模型的预测值。损失函数的值越小，表明模型的预测效果越好，鲁棒性也就越强。以预测一个公司商品的销售量为...

  梯度消失和梯度爆炸是深度学习中非常常见的问题。它们会在训练神经网络的过程中，对模型权重的更新产生影响。梯度是什么在AI大模型中，梯度的含义是关于损失函数变化最快的方向和大小的向量。更具体来说，梯度是一个向量场，表示标量场（例如损失函数）在所有点上的最大增长率的方向和大小。同时，梯度其实也是雅可比矩阵...

  AI视觉行为分析是一种利用人工智能技术对视频或图像中的行为进行识别和分析的方法。它通过计算机视觉和深度学习算法，自动检测、跟踪和理解人类或其他物体在场景中的动作和行为。AI视觉行为分析可以应用于多个领域，如安防监控、智能交通、人机交互等。在安防监控领域，它可以实时监测和识别异常行为，如入侵、盗窃、打...

  智能决策技术是一种利用人工智能、大数据分析、机器学习等先进技术，对海量数据进行深度挖掘和分析，从而为企业和个人提供高效、准确、科学的决策支持的技术。它可以帮助用户在复杂的环境中，快速识别关键信息，发现潜在机会和风险，制定最佳策略，提高决策效率和质量。智能决策技术的发展可以分为以下几个阶段：1. 传统...

  神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，通过多个层次的神经元相互连接和传递信息来实现对复杂数据的学习和处理。它广泛应用于机器学习、模式识别、自然语言处理等领域，具有强大的非线性拟合能力和自适应学习能力。神经网络的深度和宽度是指网络中神经元的数量以及层数。这两个参数对于神经网络的性能和复杂度有...

  神经网络结构是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，是深度学习的基础。它由大量的节点（或称为“神经元”）和连接这些节点的边组成。每个节点接收一些输入，然后根据这些输入计算出一个输出，并将这个输出传递给其他节点。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据，如图像、文本或声音等。隐...

  图片AI修复的原理是基于人工智能技术，通过算法和模型对受损或模糊的图片进行修复和增强。它利用深度学习、图像处理和计算机视觉等技术，通过对大量样本数据的训练和学习，能够自动识别并修复图片中的缺陷、噪声、模糊等问题，使图片恢复清晰、细节丰富。AI图片修复具体来说，图片AI修复的过程可以分为以下几个步骤：...

  11月2日，工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》。意见提出，”创新数据自动化标注、清洗、使用等方法，扩充高质量的多模态数据“，那么什么是自动化数据标注呢？所谓”数据自动化标注“，是相对人工数据标注而言的，就是通过自动化的方式对数据进行标注。在人工智能领域，数据标注是一项非常重要的工作，它为机器学...

  百川智能于10月30日发布Baichuan2-192K长窗口大模型，将大语言模型（LLM）上下文窗口长度提升至192K token。这相当于一次处理约35万个汉字，是GPT-4的14倍，Claude2.0的4.4倍。Baichuan2-192K可一次性读完《三体2》，是全球处理上下文窗口最长的大模型...

  近期，腾讯云向量数据库全量开放公测，提供高效接入大模型的解决方案。该数据库将数据向量化，提升存储和查询效率，解决大模型预训练成本高、幻觉、缺乏长期记忆和知识更新不及时等问题。已服务腾讯内部40多个业务和数百家公有云外部客户，帮助企业快速落地应用。具有100亿级向量检索规模、低计算成本、高查询量和独家...

  “卷积核”是深度学习中的一个重要概念，尤其在卷积神经网络（CNN）中有着核心的地位。它的主要作用是对输入的数据进行特征提取和变换。在计算机视觉任务中，卷积核通常用于处理图像数据。一个卷积核可以看作是一个小的矩阵，其大小通常为3x3、5x5或7x7等。当这个小矩阵在输入数据上滑动时，它可以对每个局部区...

  所谓“结构化剪枝”，是一种机器学习模型压缩技术，主要用于减小深度学习模型的大小和计算复杂度，从而提高模型的运行效率。这种技术通过移除模型中不重要的部分，如神经元、层或连接，来达到压缩模型的目的。结构化剪枝的主要方法有两种：权重剪枝和神经元剪枝。权重剪枝是通过将模型中的小权重参数设为0，从而消除这些参...