Batch Size:影响深度学习训练效果的关键因素 在深度学习的模型训练过程中,Batch Size（批量大小）是一个至关重要的超参数，直接影响模型的收敛速度、训练稳定性以及最终的泛化性能，选择合适的Batch... 智能研发 日本人工智能展 86 2025-07-01
决策树，从数据到智能决策的桥梁 在当今数据驱动的时代,企业和个人都需要从海量信息中提取有价值的洞察，以支持决策，机器学习中的决策树（Decision Tree）作为一种直观且强大的分类和回归工... 智能研发 日本人工智能展 36 2025-07-01
KMeans聚类算法，原理、应用与优化 在机器学习和数据科学领域，聚类（Clustering）是一种重要的无监督学习方法，用于将相似的数据点分组，KMeans 是最经典、最广泛使用的聚类算法之一，它简... 智能研发 日本人工智能展 48 2025-07-01
模型融合，提升机器学习性能的关键技术 在机器学习领域,单一模型往往难以在所有任务上达到最佳性能，为了进一步提升预测准确性和泛化能力，研究人员提出了模型融合（Model Fusion）技术，模型融合通... 智能研发 日本人工智能展 72 2025-07-01
多模态建模，跨领域数据融合的智能未来 在人工智能（AI）飞速发展的今天，单一模态的数据处理已经无法满足复杂场景的需求，多模态建模（Multimodal Modeling）作为一种新兴技术，通过整合文... 智能研发 日本人工智能展 45 2025-07-01
多头注意力，深度学习中的高效信息处理机制 在深度学习领域,尤其是自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）任务中，注意力机制（Attention Mechanism）已经成为一种强大的工具，能够帮助模型... 智能研发 日本人工智能展 73 2025-07-01
向量嵌入，数据智能化的核心驱动力 在当今数据驱动的时代，如何高效地表示和处理复杂信息成为人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的关键挑战，传统的数值和符号表示方法在处理高维、非结构化的数据（如文... 智能研发 日本人工智能展 50 2025-07-01
GPT架构，革命性语言模型的演进与影响 近年来,人工智能（AI）领域最引人注目的突破之一便是基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构的大规模语言模型，从G... 智能研发 日本人工智能展 72 2025-07-01
混合专家模型，人工智能领域的新兴范式 近年来，人工智能（AI）领域的发展日新月异，各种深度学习模型不断涌现，其中混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）因其高效的计算能力和卓越... 智能研发 日本人工智能展 36 2025-07-01
Prompt Tuning，优化大语言模型的高效微调方法 近年来,随着大语言模型（LLMs, Large Language Models）如GPT-3、BERT、T5等的广泛应用，如何高效地调整这些模型以适应特定任务成... 智能研发 日本人工智能展 41 2025-07-01
