感知机（Perceptron）是1958 年由弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出的一个经典线性分类算法。它是机器学习领域最早提出的基于数...
多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）是深度学习中一种用于处理序列数据的重要机制，广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉等...
在 sklearn 中，LinearSVC 线性支持向量机（SVM）的原始形式支持的两种目标函数类型，分别是 ： squared_hinge 是目标函数中的损失...
在训练深度模型（如 RNN、Transformer）时，由于网络层数较深，随着训练进行，网络各层的输入分布不断变化，这会导致训练变慢，甚至无法收敛。为了解决这个...
Batch Normalization（BN）主要解决的是内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题。该问题指的是深度神经网络在训练...
在深度学习和高性能计算领域，浮点数的精度和计算效率一直是关键问题。随着模型规模的不断增大，如何在保持精度的同时提高计算效率成为了一个重要的研究方向。FP8 作为...
自注意力机制是 Transformer 架构的核心组件，它最早在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中被提出。它的作用是通...
std::mutex 是 C++11 引入的用于 多线程同步 的类，它提供了 互斥锁（mutex）机制，确保同一时刻只有一个线程能够访问某个共享资源，从而防止多...
逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计方法，适用于二分类问题。其核心是通过Sigmoid 函数将线性回归的结果映射到概率区间...
Qwen2.5-0.5B-Instruct 是阿里云 Qwen 团队开发的 Qwen2.5 系列语言模型中的一个指令微调模型，参数规模为 0.5B，类型为因果语...
直接微调（全量微调）会更新模型的所有参数，根据特定数据集对模型的权重进行全面优化。这种方式能够充分利用模型的全部参数来适应新任务，理论上可以获得最佳性能，但需要...
AutoAWQ（Automatic Aware Quantization）是一个基于 AWQ（Activation-aware Weight Quantizat...
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，旨在利用GPU的强大计算能力...
本文将从零开始，详细讲解如何使用递归神经网络（RNN/GRU/LSTM）实现文本情感分类。我们将基于 PyTorch 从头构建一个模型，并应用于情感分析任务。内...
近年来，随着大型语言模型（LLM）的发展，基于文本语义的图像检索技术取得了显著进步。这些模型通过理解复杂的自然语言描述，能够更准确地捕捉文本的语义，从而提高检索...
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