时间序列分析是数据科学和机器学习领域最广泛的主题之一:无论是预测金融事件、能源消耗、产品销售还是股票市场趋势，这一领域一
Transformers 是一个强大的架构，但模型因其采用的自注意力机制，虽然能够有效地处理序列数据并捕获长距离依赖关系
这是微软再5月刚刚发布的一篇论文提出了一种解码器-解码器架构YOCO，因为只缓存一次KV对，所以可以大量的节省内存。以前
图机器学习（Graph Machine Learning，简称Graph ML）是机器学习的一个分支，专注于利用图形结构
在机器学习中，L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化是用来避免过拟合的技术，它们通过在损失函数中添加一个惩
这是4月发表的论文《Better Faster Large Language Models via Multi-tok
前几天火爆的Kolmogorov-Arnold Networks是具有开创性，目前整个人工智能社区都只关注一件事LLM。
在深度学习或神经网络中，"循环编码"（Cyclical Encoding）是一种编码技术，其特点是能够捕捉输入或特征中的
当使用LSTM进行时间序列预测时，人们容易陷入一个常见的陷阱。为了解释这个问题，我们需要先回顾一下回归器和预测器是如何工
嵌入模型是大型语言模型检索增强生成(RAG)的关键组成部分。它们对知识库和用户编写的查询进行编码。使用与LLM相同领域的
在时间序列预测领域中，模型的体系结构通常依赖于多层感知器(MLP)或Transformer体系结构。基于mlp的模型，如
我们以前的文章中介绍过将知识图谱与RAG结合的示例，在本篇文章中我们将文本和知识图谱结合，来提升我们RAG的性能文本嵌入
这是4月刚刚发布在arxiv上的论文，介绍了一种名为“Gradformer”的新型图Transformer，它在自注意力
图像处理是一种数学计算。数字图像由称为像素的彩色小点组成。每个像素由红、绿、蓝(RGB)三个独立的颜色组成。每个像素中的
从左至右依次为托马斯·贝叶斯、皮埃尔-西蒙·拉普拉斯和哈罗德·杰弗里斯——逆概率(即现在所说的客观贝叶斯分析)发展中的关
Command-R+， Mixtral-8x22b和Llama 3 70b都在最近的几周内发布了，这些模型是巨大的。它们
本文将介绍如何通过学习曲线来有效识别机器学习模型中的过拟合和欠拟合。欠拟合和过拟合1、过拟合如果一个模型对数据进行了过度
本文将整理4月发表的计算机视觉的重要论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展，包括图像识别、视觉模型优化、生成对抗
语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数
Phi-3系列Phi-3是一系列先进的语言模型，专注于在保持足够紧凑以便在移动设备上部署的同时，实现高性能。Phi-3系
签名：提供专业的人工智能知识，包括CV NLP 数据挖掘等
