分类目录归档：人工智能

神经网络

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神经网络是一种模仿人类神经系统结构和功能而建立的数学模型。它由大量相互连接的简单处理单元（神经元）组成，通过学习来识别模式、进行分类、进行预测等任务。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，每个神经元都与下一层的神经元连接，并具有权重，通过这些权重和激活函数的组合，神经网络可以实现复杂的非线性映射。

神经网络在机器学习和人工智能领域发挥着至关重要的作用，特别是在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了很大的成功。深度学习就是建立在神经网络基础上的一种机器学习方法，通过多层次的非线性变换来对数据进行抽象表示，从而实现更加强大的学习能力。

随着计算能力的提高和大数据的广泛应用，神经网络...

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chatgpt-技术原理

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ChatGPT 的技术原理基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构，这是一种大型的自然语言处理（NLP）模型，由 OpenAI 开发。GPT 模型的核心是 Transformer，这是一种注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，能够同时考虑序列中的所有元素，而不是像传统的循环神经网络（RNN）那样逐个元素处理。

以下是 ChatGPT 技术原理的关键点：

  1. Transformer 架构：GPT 使用 Transformer 架构，它包含编码器（encoder）和解码器（decoder）。编码器处理输入文本，解码器基于编码器的输出生成响应。...

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