摘要：
甘肃政法大学AI协会成员博客 甘肃政法大学AI协会 简介：甘肃政法大学AI协会正式成立于2022年6月30日，是在院团委领导下，人工智能与大数据发展环境为前提的实践性学生社团，是面向全校同学科技创新类社团。旨在为学生提供良好的学习人工智能领域相关知识的学习环境，促进学生在相关领域的技术发展与技术创新 阅读全文
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Datawhale 2025 AI冬令营 +动手定制你的专属大模型 前言：大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。它们通常拥有数百万到数十亿的参数，需要大量的数据和计算资源进行训练和推理。大模型在深度学习领域中占据重要地位，能够处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等 阅读全文
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title: 基于github和Hexo 搭建自己的博客 基于github和Hexo 搭建自己的博客 【摘要】该教程基于个人的虚拟机和个人的GitHub，过程会详细注明对应的安装包的版本。 1、搭建hexo环境 环境配置 本地虚拟机：ubuntu 20.4（也可以基于对应的服务器） Hexo搭建步骤 阅读全文
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多层感知机 1 多层感知机 最简单的深度网络称为多层感知机。多层感知机由多层神经元组成，每一层与它的上一层相连，从中接收输入；同时每一层也与它的下一层相连，影响当前层的神经元。当我们训练容量较大的模型时，我们面临着过拟合的风险。因此，将从基本的概念介绍开始讲起，包括过拟合、欠拟合和模型选择。为了解决 阅读全文
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softmax回归 回归可以用于预测多少的问题。比如预测房屋被售出价格，或者棒球队可能获得的胜场数，又或者患者住院的天数。 事实上，我们也对分类问题感兴趣：不是问“多少”，而是问“哪一个”： 某个电子邮件是否属于垃圾邮件文件夹？ 某个用户可能注册或不注册订阅服务？ 某个图像描绘的是驴、狗、猫、还是鸡 阅读全文
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图像分类数据集 MNIST数据集 (LeCun et al., 1998) 是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。我们将使用类似但更复杂的Fashion‐MNIST数据集 (Xiao et al., 2017)。 %matplotlib inline import torch 阅读全文
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线性回归的从零开始实现 在了解线性回归的关键思想之后，我们可以开始通过代码来动手实现线性回归了。我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。虽然现代的深度学习框架几乎可以自动化地进行所有这些工作，但从零开始实现可以确保我们真正知道自己在做什么。同时，了解更细 阅读全文
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线性神经网络 【摘要】在介绍深度神经网络之前，我们需要了解神经网络训练的基础知识。我们将介绍神经网络的整个训练过程，包括：定义简单的神经网络架构、数据处理、指定损失函数和如何训练模型。为了更容易学习，我们将从经典算法————线性神经网络开始，介绍神经网络的基础知识。经典统计学习技术中的线性回归和so 阅读全文
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6 概率 简单地说，机器学习就是做出预测。根据病人的临床病史，我们可能想预测他们在下一年心脏病发作的概率。在飞机喷气发动机的异常检测中，我们想要评估一组发动机读数为正常运行情况的概率有多大。在强化学习中，我们希望智能体（agent）能在一个环境中智能地行动。这意味着我们需要考虑在每种可行的行为下获得 阅读全文
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5 自动微分 求导是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤。虽然求导的计算很简单，只需要一些基本的微积分。但对于复杂的模型，手工进行更新是一件很痛苦的事情（而且经常容易出错）。深度学习框架通过自动计算导数，即自动微分（automatic differentiation）来加快求导。实际中，根据设计好的模 阅读全文
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4 微积分 在2500年前，古希腊人把一个多边形分成三角形，并把它们的面积相加，才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状（比如圆）的面积，古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图所示，内接多边形的等长边越多，就越接近圆。这个过程也被称为逼近法（method of exhaustion） 事实上， 阅读全文