1. 模型对齐与安全训练 模型对齐（Alignment）是指通过附加训练让大模型的行为符合预期的安全和伦理规范，例如拒绝不当请求、不输出有害内容等。最新的多篇...
参考文章： Activation Functions — All You Need To Know! | by Sukanya Bag | Analytics Vidhya | Medium 深度学习笔记：如何理解激活函数？（附常用激活...
CNN 是一种非常强大的深度学习模型，尤其擅长处理像图片这样的网格结构数据。你可以把它想象成一个系统，它能像我们的大脑一样，自动从图片中学习并识别出各...
摘要：作为深度学习的基础单元，神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发，系统剖析数学建模过程：...
摘要：作为深度学习的基础单元，神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发，系统剖析数学建模过程：...
文章目录 神经网络的工作原理 一、神经网络的工作原理 （一）神经元模型 （二）网络结构 （三）前向传播 （四）损失函数 （五）反向传播 （六）权重更...
一. 灰色预测模型 cumsum(X0) 功能：计算向量X0的累加和。 示例：X0 = [50, 55, 61, 68, 76]，则X1 = cumsum(X0) = [50, 105, 166, 234, 310]。 最小...
本篇参考周志华老师的西瓜书，但是本人学识有限仅能理解皮毛，如有错误诚请读友评论区指正，万分感谢。 二、核心算法与模型 2.1线性模型 2.1.1、线性模...
摘要：激活函数是神经网络实现非线性映射的核心组件，其性能直接影响模型收敛速度与泛化能力。本文系统剖析三类经典激活函数的数学特性与工程缺陷：通过严...
按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络 线性回归或者分类不需要使用神经元，原有最小二程即可。求解 J依次变小。使用泰勒展开，只看第一阶。 偏...
