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在人工智能的璀璨星空中，感知机（Perceptron）宛如一颗划破夜空的启明星，为后续神经网络的蓬勃发展照亮了前行的道路。1957 年，美国心理学家弗兰克・罗森布拉特（Frank Rosenblatt）怀揣着模拟人类神经元工作机制的梦想，提出了感知机这一开创性概念。
感知机的诞生深受人类大脑神经系统的启迪。神经元作为大脑的基本运作单元，能够接收来自其他神经元的输入信号，并依据这些信号进行计算进而输出结果。感知机试图模仿这种神经元的工作模式来攻克模式识别问题。它的基本结构包含输入层、加权和以及激活函数。输入层负责接收多个输入信号，这些信号可以是图像的像素值、数据的...
在当今数字化时代，大语言模型（LLM，Large Language Model）作为人工智能领域的关键技术，正以前所未有的态势深刻改变着自然语言处理的格局。LLM是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成人类语言。其核心原理和架构主要基于Transformer模型。与传统语言模型相比，它在数据规模、训练方式、应用范围等维度展现出无可比拟的优势。
自监督学习堪称LLM的“无师自通秘籍”，打破了对大量人工标注数据的依赖。在自然语言处理领域，主要通过巧妙设计预测任务来实现，如掩码语言模型（Masked L...
在当今数字化时代，机器学习如同一位神通广大的智者，渗透到我们生活的各个角落。从日常的垃圾邮件筛选，到复杂的医疗影像诊断，它都展现出了令人惊叹的能力。而在这众多的机器学习算法中，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）无疑是一颗璀璨的明星，以其独特的魅力和强大的性能，在分类任务中表现卓越。今天，就让我们一同走进支持向量机的奇妙世界，揭开它神秘的面纱。
支持向量机的诞生并非一蹴而就，而是经历了漫长的探索与发展。它的起源可以追溯到20世纪60年代，当时 Vladimir Vapnik 和 Alexe...
在金融科技的璀璨星空中，FinGPT 正以其独特的光芒吸引着全球的目光。当今时代，金融市场的复杂性与日俱增，海量的信息如潮水般涌来，投资者和金融从业者在这片数据海洋中寻找着有价值的线索，犹如大海捞针。传统的分析方法在面对如此庞大且瞬息万变的信息时，逐渐显得力不从心。而 FinGPT 的出现，宛如一座灯塔，为金融领域的探索者们照亮了前行的道路，开启了金融智能化的新篇章。
FinGPT 由 AI4Finance Foundation 匠心打造。在金融行业数字化转型的关键时期，该团队敏锐洞察...
在当今数字化浪潮席卷全球的时代，金融领域正经历着前所未有的深刻变革。人工智能技术的蓬勃发展为金融创新注入了强大动力，而 FinGPT 作为其中一颗璀璨的新星，正逐渐崭露头角，引起了广泛的关注。它在金融数据处理、分析和决策支持等方面展现出的巨大潜力，不仅有望重塑金融行业的业务模式，还为广大投资者、金融机构以及研究者提供了全新的工具和视角。那么，究竟什么是 FinGPT？它又是如何在金融领域发挥独特作用的呢？接下来，让我们一同深入探究。
FinGPT 由 AI4Finance Foundation ...
在当今人工智能飞速发展的时代，深度学习模型在众多领域发挥着关键作用。然而，随着模型规模的不断增大，计算资源需求和推理时间也大幅增加，这在资源受限的场景下成为了一大挑战。知识蒸馏技术应运而生，它就像是一把神奇的钥匙，为我们打开了模型优化的大门，在减少计算资源消耗的同时，保持模型的高性能。
知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩与迁移学习技术，其核心目标是将大型、复杂的教师模型的知识转移到小型、简单的学生模型中。想象一下，教师模型是一位知识渊博、经验丰富的大师，学生模型则是初出茅庐的学习者，...
在深度学习的广阔领域中，Softmax函数宛如一位神秘而强大的“概率大师”，默默地影响着诸多算法的运行与模型的表现。它就像是一座桥梁，巧妙地将原始数据转化为直观且富有意义的概率分布，在机器学习和深度学习的诸多任务里发挥着举足轻重的作用。接下来，就让我们一同揭开Softmax的神秘面纱，深入探寻它的原理、特性、应用及局限性。
Softmax函数主要用于将一组实数转换为概率分布。假设输入是一个实数向量 $\mathbf{z} = [z_1, z_2, \dots, z_n]$，其输出是一个概率分布 $\math...
在人工智能迅猛发展的当下，深度学习模型如繁星般照亮了各个领域，其中长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）以其独特的架构和卓越的性能，在处理序列数据的任务中脱颖而出，成为了深度学习领域一颗璀璨的明星。今天，就让我们一同深入LSTM的奇妙世界，揭开它神秘的面纱，探索其背后的工作原理、应用场景以及未来发展潜力。
在人工智能的大舞台上，数据就像演员，而模型则是导演，不同的模型导演能够让数据演绎出不同的精彩。LSTM便是一位独具匠心的导演，它擅长处理时间序列数据，在自然语言处理、语音识别、...
在深度学习的浩瀚领域中，传统的前馈神经网络在图像识别、简单分类等诸多任务上展现出了强大的能力。然而，当面对具有时间或顺序依赖关系的序列数据时，前馈神经网络却显得力不从心。例如，在自然语言处理中，句子里单词的顺序至关重要，“我喜欢苹果”和“苹果喜欢我”由于单词顺序不同，语义完全不同；在时间序列分析里，股票价格的走势、天气数据的变化等，当前时刻的数据往往与过去的观测值紧密相关。
前馈神经网络的输入和输出相互独立，它在处理数据时无法利用前面时间步的信息，也就难以捕捉序列数据中的依赖关系。为了突破这一局限，循环神经网络（Recurrent...