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  基于昇腾用PyTorch实现CTR模型DIN(Deep interest Netwok)网络

  本文主要介绍如何在昇腾上使用pytorch对推荐系统中经典的网络模型Din进行训练的实战讲解，使用数据集是Amazon中book数据集，主要内容分为以下几个模块：Din网络创新点介绍Din网络架构剖析及搭建ActivationUnit介...

  2025-05-28 balukai 文章精选 14 ℃
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  神经网络训练全解析:从理论到实战的开发者指南及超参数优化法则

  本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习内容，尽在官网-聚客AI学院大模型应用开发微调项目实践课程学习平台一.神经网络训练基础概念神经网络训练是通过调整权重参数，使模型输出逐渐逼近真实值的过程。其核心流程可概括为：数据...

  2025-05-28 balukai 文章精选 11 ℃
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  BattProDeep——深度学习赋能电池老化概率精准预测

  原文链接请点击：「链接」摘要：针对传统确定性模型无法捕捉电池退化随机性的问题，本文提出BattProDeep工具，基于深度学习框架实现电池老化的概率预测。该工具采用开源架构，借助TensorFlow与TensorFlowProbabili...

  2025-05-28 balukai 文章精选 16 ℃
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  让AI自己调整超参数，谷歌大脑新优化器火了，自适应多种不同任务

  萧箫发自凹非寺量子位|公众号QbitAI还在苦恼怎么给优化器调整更好的参数吗？现在，谷歌大脑搞出了一个新的优化器VeLO，无需手动调整任何超参数，直接用就完事了。与其他人工设计的如Adam、AdaGrad等算法不同，VeLO完全基...

  2025-05-28 balukai 文章精选 19 ℃
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  神经辐射场(NeRF)实战指南:基于PyTorch的端到端实现

  在探索三维重建技术的过程中，从传统的多视图几何到现代深度学习方法，神经辐射场(NeRF)技术凭借其简洁而高效的特性脱颖而出。本文旨在提供一个全面的NeRF实现指南，基于PyTorch框架从基础原理到完整实现进行详细阐述。本文将系统性地引导读...

  2025-05-28 balukai 文章精选 14 ℃
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  Pytorch学习-day8: 损失函数与优化器

  学习目标理解损失函数：学习什么是损失函数，为什么需要它，以及常见类型（如MSE和CrossEntropy）。理解优化器：了解优化器如何帮助模型学习，以及SGD和Adam的基本原理。实践任务：为Day7的MLP添加M...

  2025-05-28 balukai 文章精选 14 ℃
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  Pytorch入门-Day 14:实践与优化

  学习目标理解学习率衰减的作用：掌握学习率衰减如何帮助模型在训练后期更稳定地收敛。学习使用torch.optim.lr_scheduler：在PyTorch中实现学习率调度器（如StepLR、CosineAnnealingLR）。优化CNN...

  2025-05-28 balukai 文章精选 10 ℃
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  人工智能，最该搞清楚的一件事，就是机器到底是怎么学会思考的?

  人工智能火到现在，最该搞清楚的一件事，就是“机器到底是怎么学会思考的”。不是代码多牛，也不是算力多强，而是模型怎么从数据中提炼出规律，靠的不是魔法，而是三套方法论：机器学习、深度学习、强化学习。所有机器智能的第一步，是建立模型。模型的作用就...

  2025-05-28 balukai 文章精选 18 ℃
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  量子增强型植物-机器双向通信系统模拟复刻实验总结报告

  一、实验目标1.验证石墨烯-水凝胶量子电极（GQEs）在植物信号采集中的量子隧穿优势2.量化植物决策行为的量子随机行走特征3.评估混合量子-经典计算模型（VQCN）的时空特征提取效率4.测定植物群体非定域关联的统计显著性--...

  2025-05-28 balukai 文章精选 17 ℃
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  MLSys’25 | 极低内存消耗:用SGD的内存成本实现AdamW的优化性能

  AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liya...

  2025-05-28 balukai 文章精选 17 ℃