隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation LDA）- AI全书 -- 知识铺 -- 知识铺
LDA模型及其背景介绍 模型概述 LDA（Latent Dirichlet Allocation），即潜在狄利克雷分配，是一种用于发现大型文本集合中隐藏主题结构的主题模型。自2002年被提出以来，LDA已经成为分析文本信息的标准工具，并衍生出了多种应用于不同数据类型的变种模型。 发展历史 论文发表：LDA由……
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）概述 -- 知识铺
什么是粒子群优化算法？ 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。 PSO模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。它是1995年由美国学者Eberhart和……
语音识别技术（Automatic Speech Recognition丨ASR）- AI全书 -- 知识铺 -- 知识铺
访问量 73 发表于 2023-03-16 更新于 2024-03- 20 11~15 分钟 阅读 语音识别是什么？他有什么价值，以及他的技术原理是什么？本文将解答大家对语音识别的常见疑问。 语音识别技术（ASR）是什么？ 机器要与人实现对话，那就需要实现三步： 机器要与人对话，需要实现3步 对应的便是“耳”、“脑”、“口”的工作，机器要听懂人类说话……
AI绘画教程之stable diffusion - Windows系统本地部署 -- 知识铺
本文介绍将stable diffusion部署在自己的Windows系统电脑上，使用更方便。 电脑配置要求 win10或win11操作系统，英伟达显卡4G及以上显存。 操作部署 注意：开始操作前先配置好网络。 第一步：安装python 打开Microsoft Store，搜索python，下载安……
判别式模型 Discriminative model - AI全书 (1) -- 知识铺 -- 知识铺
访问量 38 发表于 2023-03-15 更新于 2024-03- 18 5~6 分钟 阅读 百科介绍 百度百科（详情） 在机器学习领域判别模型是一种对未知数据 y 与已知数据 x 之间关系进行建模的方法。判别模型是一种基于概率理论的方法。已知输入变量 x ，判别模型通过构建条件概率分布 P(y|x) 预测 y 。 维基百科（详情） 判别模型，也称为条件模型，是一类用于统计……
判别式模型 Discriminative model - AI全书 -- 知识铺 -- 知识铺
简介 在机器学习领域，判别模型是对未知数据 y 和已知数据 x 间关系进行建模的方法。这些模型基于概率理论，给定输入变量 x，通过构建条件概率分布 P(y|x) 来预测输出 y。 判别模型的特点 依赖观察数据：判别分类器仅依赖于观察到的数据进行建模，并学习如何根据统计数据进行分类。 对分布假设较少：与生成模型相比……
学习向量量化（Learning vector quantization）- AI全书 -- 知识铺 -- 知识铺
学习向量量化简介 LVQ, 或称为学习向量量化（Learning Vector Quantization），是人工神经网络领域的一种算法。它旨在克服K邻近算法（K-Nearest Neighbors, KNN）的一个主要缺点：在使用KNN时，必须保存整个训练数据集以供后续预测使用，这可能导致存储和计算上的高成本。 LVQ提供了……
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA） -- 知识铺
线性判别分析 (LDA) 介绍 逻辑回归通常是处理两类分类问题的算法。然而，当我们面对多于两个类别的分类任务时，线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）成为首选的线性分类方法。 LDA 的模型表示 LDA 的模型非常直观，它主要依赖于数据的统计特性来为每个类别建立描述。对于单一输入变量，LDA 涉及以下统计量： 每……
19类Agent（智能体）框架对比 - AI全书 -- 知识铺 -- 知识铺
智能体（Agent）概述 智能体（Agent）是指能够自主地感知环境并根据所感知的信息采取相应行动以达成特定目标的实体。它可以代表个人或组织执行特定的任务和交易，从而简化工作流程，减少工作量和沟通成本。 进一步了解智能体 背景 在当前的技术探索中，我们正在研究智能体的应用领域，并借此机会……
一文了解大语言模型应用程序框架LangChain - AI全书 -- 知识铺 -- 知识铺
本文主要面向技术开发读者，介绍了LangChain框架，它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合，从而实现功能更加强大的应用。接着，对LangChain的关键概念进行了详细说明，并基于该框架进行了一些案例尝试，旨在帮助读者更轻松地理解LangChain的工作原理。 引言 近期，……
