前言
深度學習(Deep Learning)模型百百種——從 CNN、RNN 到 Transformer、GNN,各有其擅長的資料型態與應用場景。在不同的互動情...
Rerank
ReRank 算法的核心作用是透過更複雜的相關性判斷機制(例如基於深度學習的模型),通常採用 Cross-Encoder 深度學習模型,對由 Em...
在前一天,我們整理了深度學習中常見的優化方法,從最基本的隨機梯度下降 (SGD),到 Momentum、RMSProp、Adagrad 等。今天我們要深入介紹其...
今天我們不聊算法,也不聊推薦系統,我們聊真正讓系統活起來的幕后英雄——資料。
再強的AI 模型,也只能靠資料 —— 也就是每天乖乖整理、解析、結構化的 PDF...
Deep Learning 帶來的突破:讓機器主動「理解」
Deep Learning(深度學習),是人工智慧(AI)領域中的一個重要分支。模仿人腦神經網路的結...
在 Day 12,我們理解了 Embedding 這個將「語意」轉化為「數學座標」的魔法。在我們迫不及待地想把所有筆記都向量化之前,還有一個極其重要、卻也最常被...