在现代深度学习中，卷积神经网络（CNN） 是图像特征提取的核心方法。随着研究的不断进步，已经出现了许多经典且主 […]

在深度学习训练中，计算损失函数对参数权重的梯度是一个至关重要的步骤，它直接关系到模型的学习效果。下面我将详细解 […]

Transformer 模型虽然听起来高大上，但其实它的核心思想非常简单。我们可以用一个通俗易懂的例子来解释它 […]

深度学习的本质任务之一，就是将多模态的数据进行向量化，比如文本、图像等。之前写过文本向量化的实现方式，而图像向 […]

结合之前的教程，我们可以写一个对应的tensorflow程序，根据输入的条件，来预测一个人是否结婚。 当然，这 […]

强化学习、迁移学习、生成对抗网络（GANs）等技术并未过时或不流行，而是随着人工智能（AI）的发展，它们的应用 […]

在特征工程中，异常值（特别大或特别小的数值）确实可能导致归一化表现不佳。例如，在使用 Min-Max Scal […]