不是模型
机器学习中的模型到底是指什么？ 知乎
2021年11月1日 机器学习作为人工智能领域的核心组成，是非显式的计算机程序学习数据经验以优化自身算法，以学习处理任务的过程。. 一个经典的机器学习的定义是：A
机器学习中算法与模型的区别 知乎
概览机器学习中的“算法”是什么？机器学习中的“模型”是什么？算法与模型框架线性回归K- 最近邻机器学习是自动编程
来自微信公众号：AI线作者 Jason Brownlee 译者 Sambodhi 策划&编辑 刘燕原文链接：请点击文章仅用于学习交流，如有侵权请联系删除在zhuanlan.zhihu上查看更多信息
进一步探索模型与算法到底是什么关系？ CSDN博客机器学习三要素：模型、策略与算法 知乎根据热度为您推荐•反馈
它不是sketchup模型？【少校-LA原创撰写】 知乎
2018年3月24日 文章简介： SketchUp模型打不开，一打开就有一个提示“它不是SketchUp模型”。但明明我是用SketchUp草图大师做的模型呀，为什么现在却打不开了呢？分析原
进一步探索.skp文件打开后显示它不是sketchup模型怎么修复？ 知乎求助，为什么打开su的模型他提示确是说不是su模型啊根据热度为您推荐•反馈
模型的定义 知乎
2022年3月2日 高中生物教科书对模型给出了如下的定义： 模型是人们为了特定的目的，对认知对象所作的简化的概括的描述，这种描述可以是定性的，也可以是量化的；有的借
强化学习分为基于模型和基于无模型的强化学习方法，各解决
2022年8月20日 其主要区别在于基于模型的方法主要学习向状态转移模型p(st+1|st,at)，而无模型方法则不是。模型的学习具有很多独特的优势，包括可以利用模型来规划运动序
什么是模型？（The Model Thinker 1） 知乎
2022年8月24日 “真理是多个谎言的交集。 ” 通过同时 考虑多个模型 ，我们可以实现多个可能情况的交叉，从而 克服单个模型因严格而导致的狭隘性 。 模型的三种类型 构建模型
强化学习3——有模型（Model-base）与无模型（Model-free
2020年12月10日 无模型： 预测：MC；TD 控制：Sarsa；Q-learning； 预测之间的区别 DP和MC区别： DP需要更新所有轨迹，需要知道环境；MC只需要更新该状态下的一条
【机器学习】判别模型vs生成模型、概率模型vs非概率模型
2022年1月24日 按模型分类 一 概率模型 概率模型是生成模型，一定可以表示为联合概率分布的形式 非概率模型 非概率模型是判别模型 二 线性模型 非线性 充分理解 判别 模型
周鸿祎：大模型不会有同质化问题 不发展才是最大的不安全
2 之 不发展才是最大的不安全，AI必然是一场革命，不能因为有不确定性因素就“因噎废食”。其次，如果不做大模型的研发，也无法去解决“AI诈骗”等
GPT-4多态大模型研究 哥不是小萝莉 博客园
2023年5月28日 GPT-4是OpenAI最新的系统，能够产生更安全和更有用的回应。. 它是一个大型的多模态模型（接受图像和文本输入，输出文本），在各种专业和学术的基准测试
强化学习分为基于模型和基于无模型的强化学习方法，各解决
2022年8月20日 智能制造创业 强化学习算法 魔幻巨著创作中 关注 19 人 赞同了该回答 我们说过，强化学习算法可以根据是否为环境建模分为两大领域，MFRL与MBRL，一般认为这是强化学习算法最大、最基础的分类方式。 由于MFRL已经发展得比较成熟、适合于更通用的问题，所以在本书中我们的重点是MFRL。 但是，由于MBRL（尤其是实时规划类的算法）
GPT-4跨过通用人工智能门槛了吗？_新闻频道_央视网(cctv)
1 这些模型目还是简单地重新组合和复制它们训练过的数据。作为生命本质的意识，其实是缺失的。即使AI基础模型继续推进并完成更复杂的任务，也不能保证意识或AGI会出现。 但如果它真的出现了，人类将如何识别它？ 增强而不是取代
计量经济学的实证检验应该怎么选择方法？ 知乎
2017年10月19日 所以，真正致命的不是模型的选择，而是“给定其他条件不变”。这是个非常强的要求，它要求你想探究的x与误差项的相关性必须为0。否则，你无法控制“给定其他条件不变”，因为x变化一点，y的变化有可能是因x而变，也有可能是因x
【机器学习】判别模型vs生成模型、概率模型vs非概率模型
2022年1月24日 判别模型vs生成模型 生成模型 学习到 联合概率分布P (X,Y) ，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布 P (Y|X) ，之后P (Y|X)最大的类别就是最终预测的类别。 生成模型能够学习到 数据生成 的机制。 公式如下： 生成式模型对于一个样本的特征X，要求出X与不同标记Y之间的联合概率分布P (Y,X)，然后大的获胜，如下图右边所
周鸿祎：大模型不会有同质化问题 不发展才是最大的不安全
2 之 不发展才是最大的不安全，AI必然是一场革命，不能因为有不确定性因素就“因噎废食”。其次，如果不做大模型的研发，也无法去解决“AI诈骗”等
一文读懂ChatGPT模型原理 CSDN博客
2022年12月6日 ChatGPT是一种用于自然语言处理的神经语言模型。它的工作原理是，通过学习大量的文本数据，训练出一个模型来预测下一个单词的概率分布。当给定一个序列的单词作为输入时，模型可以根据上下文预测下一个最可能的单词。ChatGPT使用了双向的长短期记忆(LSTM)网络结构，这种网络结构能够保存历史
微软崔宏禹：GPT-4以后，不建议再用微调进行特定领域的
2023年5月27日 一种是微调（在不改动预训练模型的基础上，在模型顶层增加分类器或一些特征映射，使微调后的模型能够更贴合实际使用场景），但在GPT-4以后
GPT-4多态大模型研究 哥不是小萝莉 博客园
2023年5月28日 GPT-4多态大模型研究 哥不是小萝莉 博客园 GPT-4多态大模型研究 1.概述 GPT-4是OpenAI最新的系统，能够产生更安全和更有用的回应。 它是一个大型的多模态模型（接受图像和文本输入，输出文本），在各种专业和学术的基准测试中展现了人类水平的表现。 例如，它在模拟的律师资格考试中得分位于10%的考生之列；相比之下，GPT
三六零发布“360智脑-视觉大模型” 周鸿祎：多模态是大模型
2023年5月31日 “原来的AIoT只是垂直AI（人工智能），不是通用AI，经过大模型赋能的AIoT才是‘真AI’。 ”5月31日，三六零(以下称“360”)智慧生活集团举办视觉大模型及AI硬件新品发布会，360集团创始人周鸿祎以“大模型开启AIoT新时代”为主题发表演讲。
大模型上不了智能汽车？_腾讯新闻
2023年5月31日 上表是运行大模型的常见芯片，至少一个节点也就是8颗才能流畅运行。 上表是运行大模型服务器一个节点的价格，如百度这样的企业需要数千台乃至上万台这样的服务器，这还是中国特供版A800的价格。换到嵌入式系统，至少也要增加2-3万美元左右的成本。
强化学习分为基于模型和基于无模型的强化学习方法，各解决
2022年8月20日 智能制造创业 强化学习算法 魔幻巨著创作中 关注 19 人 赞同了该回答 我们说过，强化学习算法可以根据是否为环境建模分为两大领域，MFRL与MBRL，一般认为这是强化学习算法最大、最基础的分类方式。 由于MFRL已经发展得比较成熟、适合于更通用的问题，所以在本书中我们的重点是MFRL。 但是，由于MBRL（尤其是实时规划类的算法）
GPT-4跨过通用人工智能门槛了吗？_新闻频道_央视网(cctv)
1 这些模型目还是简单地重新组合和复制它们训练过的数据。作为生命本质的意识，其实是缺失的。即使AI基础模型继续推进并完成更复杂的任务，也不能保证意识或AGI会出现。 但如果它真的出现了，人类将如何识别它？ 增强而不是取代
【机器学习】判别模型vs生成模型、概率模型vs非概率模型
2022年1月24日 判别模型vs生成模型 生成模型 学习到 联合概率分布P (X,Y) ，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布 P (Y|X) ，之后P (Y|X)最大的类别就是最终预测的类别。 生成模型能够学习到 数据生成 的机制。 公式如下： 生成式模型对于一个样本的特征X，要求出X与不同标记Y之间的联合概率分布P (Y,X)，然后大的获胜，如下图右边所
周鸿祎：大模型不会有同质化问题 不发展才是最大的不安全
2 之 5月31日，三六零 (601360.SH，简称“360”)视觉大模型及AI硬件新品发布会上，360集团创始人周鸿祎表示，AIoT概念已经泛滥，但原来的AIoT只是垂直AI，不是通用AI，经过大模型赋能的AIoT才是“真AI”。 由于有着很高的推理成本，大模型可能会给到行业新的商业模式机会，比如面对中小企业提供收费服务等。...
一文读懂ChatGPT模型原理 CSDN博客
2022年12月6日 言 这两， ChatGPT模型 真可谓称得上是狂拽酷炫D炸的存在了。 一度登上了知乎热搜，这对科技类话题是非常难的存在。 不光是做人工智能、机器学习的人关注，而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型，真可谓空盛世。 我赶紧把 OpenAI 以往的 GPT-n 系列论文又翻出来，重新学习一下，认真领会 大规模预训练语言模
微软崔宏禹：GPT-4以后，不建议再用微调进行特定领域的
2023年5月27日 一种是微调（fine-tune，在不改动预训练模型的基础上，在模型顶层增加分类器或一些特征映射，使微调后的模型能够更贴合实际使用场景），但在GPT-4以后，我们已经不建议或者已经不让大家使用微调的方式了。 因为我们不认为外面的一个组织、一个公司通过微调方式训练出的模型，比这家公司自己训练出来的能力还要好。 我们更推荐的是
【机器学习】之模型融合技术 CSDN博客
2021年1月7日 模型融合方法 模型融合技术主要分为两类： 一种是个体学习器之间不存在强依赖关系的融合方法，典型代表为Bagging 一种是个体学习器之间存在强依赖关系的融合方法，典型代表为Boosting 下面对各大主流模型融合方法进行介绍 1. Bagging方法 Bagging方法是从训练集中抽样得到每个基模型所需的子训练集，然后对所有基模型预测的结果进行
三六零发布“360智脑-视觉大模型” 周鸿祎：多模态是大模型
2023年5月31日 “原来的AIoT只是垂直AI（人工智能），不是通用AI，经过大模型赋能的AIoT才是‘真AI’。 ”5月31日，三六零(以下称“360”)智慧生活集团举办视觉大模型及AI硬件新品发布会，360集团创始人周鸿祎以“大模型开启AIoT新时代”为主题发表演讲。
GPT-4多态大模型研究 哥不是小萝莉 博客园
2023年5月28日 GPT-4多态大模型研究 哥不是小萝莉 博客园 GPT-4多态大模型研究 1.概述 GPT-4是OpenAI最新的系统，能够产生更安全和更有用的回应。 它是一个大型的多模态模型（接受图像和文本输入，输出文本），在各种专业和学术的基准测试中展现了人类水平的表现。 例如，它在模拟的律师资格考试中得分位于10%的考生之列；相比之下，GPT
大模型上不了智能汽车？_腾讯新闻
2023年5月31日 _腾讯新闻 大模型上不了智能汽车？ 智驾最沿 2023-05-31 08:45:00 发布于 江苏 + 关注 什么是大模型？ 没有统一的定义，目来说超过1000亿参数的深度学习模型叫大模型，未来可能是10000亿参数。 深度学习从采集数据到标注数据，到训练出炉，最后得到的权重模型，这个权重模型98%就是参数，模型大小基本等于参数量的大小。
它不是sketchup模型？【少校-LA原创撰写】 知乎
2018年3月24日 文章简介： SketchUp模型打不开，一打开就有一个提示“它不是SketchUp模型”。但明明我是用SketchUp草图大师做的模型呀，为什么现在却打不开了呢？分析原
模型的定义 知乎
2022年3月2日 高中生物教科书对模型给出了如下的定义： 模型是人们为了特定的目的，对认知对象所作的简化的概括的描述，这种描述可以是定性的，也可以是量化的；有的借
强化学习分为基于模型和基于无模型的强化学习方法，各解决
2022年8月20日 其主要区别在于基于模型的方法主要学习向状态转移模型p(st+1|st,at)，而无模型方法则不是。模型的学习具有很多独特的优势，包括可以利用模型来规划运动序
什么是模型？（The Model Thinker 1） 知乎
2022年8月24日 “真理是多个谎言的交集。 ” 通过同时 考虑多个模型 ，我们可以实现多个可能情况的交叉，从而 克服单个模型因严格而导致的狭隘性 。 模型的三种类型 构建模型
强化学习3——有模型（Model-base）与无模型（Model-free
2020年12月10日 无模型： 预测：MC；TD 控制：Sarsa；Q-learning； 预测之间的区别 DP和MC区别： DP需要更新所有轨迹，需要知道环境；MC只需要更新该状态下的一条
【机器学习】判别模型vs生成模型、概率模型vs非概率模型
2022年1月24日 按模型分类 一 概率模型 概率模型是生成模型，一定可以表示为联合概率分布的形式 非概率模型 非概率模型是判别模型 二 线性模型 非线性 充分理解 判别 模型
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GPT-4多态大模型研究 哥不是小萝莉 博客园
2023年5月28日 GPT-4是OpenAI最新的系统，能够产生更安全和更有用的回应。. 它是一个大型的多模态模型（接受图像和文本输入，输出文本），在各种专业和学术的基准测试
强化学习分为基于模型和基于无模型的强化学习方法，各解决
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2017年10月19日 所以，真正致命的不是模型的选择，而是“给定其他条件不变”。这是个非常强的要求，它要求你想探究的x与误差项的相关性必须为0。否则，你无法控制“给定其他条件不变”，因为x变化一点，y的变化有可能是因x而变，也有可能是因x
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2022年1月24日 判别模型vs生成模型 生成模型 学习到 联合概率分布P (X,Y) ，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布 P (Y|X) ，之后P (Y|X)最大的类别就是最终预测的类别。 生成模型能够学习到 数据生成 的机制。 公式如下： 生成式模型对于一个样本的特征X，要求出X与不同标记Y之间的联合概率分布P (Y,X)，然后大的获胜，如下图右边所
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2 之 不发展才是最大的不安全，AI必然是一场革命，不能因为有不确定性因素就“因噎废食”。其次，如果不做大模型的研发，也无法去解决“AI诈骗”等
一文读懂ChatGPT模型原理 CSDN博客
2022年12月6日 ChatGPT是一种用于自然语言处理的神经语言模型。它的工作原理是，通过学习大量的文本数据，训练出一个模型来预测下一个单词的概率分布。当给定一个序列的单词作为输入时，模型可以根据上下文预测下一个最可能的单词。ChatGPT使用了双向的长短期记忆(LSTM)网络结构，这种网络结构能够保存历史
微软崔宏禹：GPT-4以后，不建议再用微调进行特定领域的
2023年5月27日 一种是微调（在不改动预训练模型的基础上，在模型顶层增加分类器或一些特征映射，使微调后的模型能够更贴合实际使用场景），但在GPT-4以后
GPT-4多态大模型研究 哥不是小萝莉 博客园
2023年5月28日 GPT-4多态大模型研究 哥不是小萝莉 博客园 GPT-4多态大模型研究 1.概述 GPT-4是OpenAI最新的系统，能够产生更安全和更有用的回应。 它是一个大型的多模态模型（接受图像和文本输入，输出文本），在各种专业和学术的基准测试中展现了人类水平的表现。 例如，它在模拟的律师资格考试中得分位于10%的考生之列；相比之下，GPT
三六零发布“360智脑-视觉大模型” 周鸿祎：多模态是大模型
2023年5月31日 “原来的AIoT只是垂直AI（人工智能），不是通用AI，经过大模型赋能的AIoT才是‘真AI’。 ”5月31日，三六零(以下称“360”)智慧生活集团举办视觉大模型及AI硬件新品发布会，360集团创始人周鸿祎以“大模型开启AIoT新时代”为主题发表演讲。
大模型上不了智能汽车？_腾讯新闻
2023年5月31日 上表是运行大模型的常见芯片，至少一个节点也就是8颗才能流畅运行。 上表是运行大模型服务器一个节点的价格，如百度这样的企业需要数千台乃至上万台这样的服务器，这还是中国特供版A800的价格。换到嵌入式系统，至少也要增加2-3万美元左右的成本。
强化学习分为基于模型和基于无模型的强化学习方法，各解决
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2022年1月24日 判别模型vs生成模型 生成模型 学习到 联合概率分布P (X,Y) ，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布 P (Y|X) ，之后P (Y|X)最大的类别就是最终预测的类别。 生成模型能够学习到 数据生成 的机制。 公式如下： 生成式模型对于一个样本的特征X，要求出X与不同标记Y之间的联合概率分布P (Y,X)，然后大的获胜，如下图右边所
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2 之 5月31日，三六零 (601360.SH，简称“360”)视觉大模型及AI硬件新品发布会上，360集团创始人周鸿祎表示，AIoT概念已经泛滥，但原来的AIoT只是垂直AI，不是通用AI，经过大模型赋能的AIoT才是“真AI”。 由于有着很高的推理成本，大模型可能会给到行业新的商业模式机会，比如面对中小企业提供收费服务等。...
一文读懂ChatGPT模型原理 CSDN博客
2022年12月6日 言 这两， ChatGPT模型 真可谓称得上是狂拽酷炫D炸的存在了。 一度登上了知乎热搜，这对科技类话题是非常难的存在。 不光是做人工智能、机器学习的人关注，而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型，真可谓空盛世。 我赶紧把 OpenAI 以往的 GPT-n 系列论文又翻出来，重新学习一下，认真领会 大规模预训练语言模
微软崔宏禹：GPT-4以后，不建议再用微调进行特定领域的
2023年5月27日 一种是微调（fine-tune，在不改动预训练模型的基础上，在模型顶层增加分类器或一些特征映射，使微调后的模型能够更贴合实际使用场景），但在GPT-4以后，我们已经不建议或者已经不让大家使用微调的方式了。 因为我们不认为外面的一个组织、一个公司通过微调方式训练出的模型，比这家公司自己训练出来的能力还要好。 我们更推荐的是
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2021年1月7日 模型融合方法 模型融合技术主要分为两类： 一种是个体学习器之间不存在强依赖关系的融合方法，典型代表为Bagging 一种是个体学习器之间存在强依赖关系的融合方法，典型代表为Boosting 下面对各大主流模型融合方法进行介绍 1. Bagging方法 Bagging方法是从训练集中抽样得到每个基模型所需的子训练集，然后对所有基模型预测的结果进行
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GPT-4多态大模型研究 哥不是小萝莉 博客园
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