今天再跟大家分享一篇通过实验来探究ChatGPT通用推荐能力的文章，其在评分预测、序列推荐、直接推荐、解释生成和评论总结等五个推荐场景中测试了ChatGPT的推荐能力。...具体的，使用ChatGPT完成推荐任务的工作流程如下图所示，包括三个步骤。首先，根据推荐任务的特定特征构建不同的prompts，具体的prompts包括三部分，即任务描述、行为注入和格式指示。...其次，这些prompts被用作ChatGPT的输入，根据prompts中指定的要求生成推荐结果。最后，通过改进模块检查和优化ChatGPT的输出，并将优化后的结果作为最终推荐结果返回给用户。...具体来说，设计了五个不同的推荐场景，包括评分预测、顺序推荐、直接推荐、解释生成和评论总结。 在评分预测任务中，要求ChatGPT根据用户的历史评分和商品信息预测用户对新商品的评分。...未来，将继续探索如何进一步提高ChatGPT在推荐任务中的性能，并将其应用于更多的领域中，以满足不同领域的推荐需求。
虽然想象空间十分巨大，但就以国内的审批标准而言，多数医疗AI企业还尚未满足拿证的条件。与此同时，我们也可以到看到一些企业，在欧洲这一“海外战场”积蓄多年，并且真正地取得了一些实质性突破。...与国内的准入规则相比，CE的认证标准有何不同？孙一鹏列出了三点： 一、准入模式不同，欧盟CE认证是向由欧盟委员会监管的公告机构申请认证，国内NMPA注册是直接向政府监管机构即各级药监局申请注册。...因此，国内医疗AI企业进军欧洲市场，其实也说明了，AI正在成为欧洲国家实现医疗变革的重要工具。 欧洲诸国经济发达、人口老龄化严重，肺癌在最常见的癌症中排名第三，并且是最大的杀手。...“目前，欧洲对于肺癌早筛的重视程度正在不断提高，毕竟如果肺癌能够做到早期发现早期治疗，将节约巨大的医疗成本。”...比如说，推想AI在瑞士苏黎世大学医院已经应用，其他国家的医生就愿意尝试，这就是一个非常好的标杆。” 与推想类似，致远慧图也面对海外对手的挑战，其中最主要的一家是美国企业IDx。
大数据文摘出品 来源：medium 编译：Hippo 招聘岗位正在被冻结。 一些猜测认为投资者终将对人工智能失去希望。...人工智能（AI），机器学习（ML）和数据科学（DS）几个领域最先出现收缩是合情合理的，因为对大多数企业来说这些都是奢侈品。 但如果你能创造价值，未来也未必就一片黑暗。...现在虽然软件工程师已经快要达到使用开箱即用的组件就能拼凑组合一个机器学习的解决方案的水平，但目前要做到这一点还依旧并不简单。...机器学习正在全球范围内推动价值增长，但我认为我们甚至几乎还没有触及皮毛。如果我们能有合适的工具，这一天才会真正到来。...许多软件工程师能够进一步在人工智能或数据科学中取得成功，但反过来却鲜有成功案例。 结论 围绕人工智能有大量的炒作，任何上升之后随之而来的都会是“下降”，但是如果我们有充分的准备，这不一定是一件坏事。
上周，谷歌将Google Assistant下放到Android 6.0，而苹果的Siri、微软的Cortana、亚马逊的Alexa最近也动作频频，一场围绕下智能语音助手的大战正在全面展开。...但Siri并不是一无是处，它仍然有其他语音助手目前无法匹敌的优势：支持36个国家的21种本地语言。由于大多数的智能手机都是在非英语国家销售，对本地语言的支持将是非常重要的一个能力。...如果语音助手想要成为智能手机和其他智能设备标配的工具，那么语言问题将是其必须克服的障碍。但是语言本身对任何助手来说都是复杂的。...此外，苹果还会从不同的声音中捕捉各种语音。然后，苹果会建立起一个声学模型，并通过这个模型开始尝试预测字符序列。 Acero称，苹果随后会在新语言中部署“听写模式”，这是一种文本和语音之间的翻译器。...“他认为，这还需要多年的时间。 三星去年收购了“Siri之父”创建的人工智能公司Viv Labs，这家初创公司就正在着手解决这个问题。
他们将使用接近于零的权重，并且消除非预测属性的作用。 不过，数据，权重，数据训练循环不需要做出好的预测。 你能从你的数据中删除一些属性吗？...你有没有尝试过不同的优化步骤？ 随机梯度下降是默认方法。从不同的学习率，动量和学习率计划中获得最大收益。 许多更先进的优化方法参数更多，更复杂和收敛更快。这是好是坏取决于你的问题。...其他方法可以为SGD（随机梯度下降）和朋友提供良好的起点。 要优化的损失函数可能与您试图解决的问题密切相关。...不过，你经常有一些回旋余地（MSE（均方误差）和MAE（平均绝对误差）等等用于回归），通过换出损失函数，你将得到一个小凸点。这也可能与您正在使用的输入数据和激活函数的规模有关。...一旦验证数据集的性能开始下降，可以停止训练。 如果满足这个条件（测量精确度损失），您还可以设置检查点来保存模型，并允许模型继续学习。
作出预测。 ? Keras 中神经网络模型的5步生命周期 步骤 1.定义网络 第一步是定义您的神经网络。 神经网络在 Keras 中定义为层序列。这些层的容器是 Sequential 类。...具体地，用于训练网络的优化算法和用于评估由优化算法最小化的网络的损失函数。 例如，下面是编译定义模型并指定随机梯度下降（sgd）优化算法和均方误差（mse）损失函数的情况，用于回归类型问题。...最常见的优化算法是随机梯度下降，但 Keras 还支持其他最先进的优化算法的套件。 也许最常用的优化算法因为它们通常具有更好的表现： 随机梯度下降或' sgd '，需要调整学习速度和动量。...这将提供对网络表现的估计，以便对未来看不见的数据进行预测。 该模型评估所有测试模式的损失，以及编译模型时指定的任何其他指标，如分类准确性。返回评估指标列表。...如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。
/ 什么是权重衰减：ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ3.html#A_decay 8）优化和损失 曾经的方法是随机梯度下降，但现在有很多可以优化的方式。...你有试过不同的优化程序吗？随机梯度下降是默认的。首先用不同的学习率、动量和学习率计划充分利用它。许多更高级的优化方法会提供更多的参数，更多的复杂性以及更快的收敛性。这是好是坏，取决于你的问题。...其他的方法可以为随机梯度下降法提供很好的起点和优化的方式。要优化的损失函数和你将要解决的问题是密切相关的。...不过，你会有一些回旋的余地（用于回归的 MSE 和 MAE 度量，等等），你也可能会通过换算你问题的损失函数得到一个小的凸点。这也可能与输入数据的规模和正在使用的激活函数的规模紧密相关。...一旦验证数据集的表现开始下降，训练就可以停止。如果这一条件得到满足（测量精度损失），你还可以设置检查点来保存模型，并允许模型继续学习。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说高内聚与低耦合_低内聚高耦合是一个好设计的特征吗,希望能够帮助大家进步!!!...低内聚的模块设计的坏处有：首先模块的功能不单一，模块的职责不明确，比较松散，更有甚者是完成不相关的功能。这样的设计往往是不可取的。可以通过重构来完善。...2、低耦合 首先我们来看看低耦合的定义：低耦合是用来度量模块与模块直接的依赖关系。...耦合当然也可以这样简单的理解，我想懂电脑的应该都知道，CPU与主板之间的关系，CPU如果是特殊的CPU必须使用特殊的主板来支持，那么如果说这个CPU不唯一依赖唯一主板，那么就认为这个CPU与主板的关系是低耦合的关系...对应一般的音响来说，笔记本是通用的，音响和笔记本直接的关系是低耦合的，但是笔记本和耳机却是高耦合的，只有专配的耳机才能和笔记本互联使用，而不 是通用的，所以说笔记本和专配耳机存在着较强的依赖关系。
一旦该算法已经计算了网络中每个参数的损失函数的梯度，它就通过梯度下降使用这些梯度来更新每个参数。 不幸的是，随着算法进展到较低层，梯度往往变得越来越小。...实现这一点的一个微不足道的方法是像平常一样训练模型，然后丢掉微小的权重（将它们设置为 0）。但这通常不会生成一个稀疏的模型，而且可能使模型性能下降。...特别地，一个模型可能过拟合训练集，但训练和验证损失相近。因此一定要不要带dropout评估训练损失（比如训练后）。...应该相信这个结果吗？有无质疑空间呢？ 再看看开启dropout的预测： >>> np.round(y_probas[:, :1], 2) array([[[0. , 0. , 0. , 0....这个数越高，预测和不准确度的估计越高。但是，如果样本数翻倍，推断时间也要翻倍。另外，样本数超过一定数量，提升就不大了。因此要取决于任务本身，在延迟和准确性上做取舍。
这是在运行梯度下降优化时您所期望的情况——您试图最小化的量应该在每次迭代中都减少。但验证损失和准确性并非如此：它们似乎在第四个时代达到峰值。...后者在很大程度上是插值性质的，但前者不是。这两者对智能都是至关重要的。我们将在第十四章中更多地讨论这个问题。 为什么深度学习有效 还记得第二章中的揉皱纸球的比喻吗？...随着时间的推移，训练和验证损失都在下降，你可以击败你的基线，但似乎无法过拟合，这表明你仍然欠拟合。...这是在运行梯度下降优化时您所期望的情况——您试图最小化的量应该在每次迭代中都减少。但验证损失和准确性并非如此：它们似乎在第四个时代达到峰值。...随着时间的推移，训练和验证损失都在下降，你可以击败你的基线，但似乎无法过拟合，这表明你仍然欠拟合。
ReLU激活函数 ReLU所做的是激活任何负logits 0(节点不触发)，而保持任何正logits不变(节点以与输入强度成线性比例的强度触发)。...损失函数是模型的一部分，用于量化预测与正确答案之间的距离。不同的模型需要不同的损失函数。例如，对于这样一个问题的损失函数，我们的模型的输出是概率，它必须与试图预测美元价格的模型的损失函数非常不同。...在我们的例子中，如果模型预测一个图像只有很小的概率成为它的实际标签，这将导致很高的损失。 优化器 另一种表达训练模型实际意义的方法是，它寻求最小化损失。...如果损失是对预测与正确答案之间的距离的测量，而损失越大意味着预测越不正确，则寻求最小化损失是确定模型性能的一种可量化方法。...这张图显示，尽管我们训练的时间越长，训练的准确性就越高，但验证的准确性开始趋于平稳或下降，这表明我们可能不需要训练超过5个阶段。 ? 为了更详细地评估模型的执行情况，我们可以构建一个混淆矩阵。
Keras应用程序 PyTorch torchvision.models Tensorflow官方模型(现在是Tensorflow hub) MXNet模型动物园 ai应用程序 但是，这些基准测试是可重复的吗...不能复制Keras应用程序上发布的基准测试，即使完全复制示例代码也是如此。事实上，他们报告的准确性(截至2019年2月)通常高于实际的准确性。...您是否期望引用0.945%的验证精度为Keras Xception模型，如果您正在使用您的新x射线数据集，首先，您需要检查您的数据与模型所训练的原始数据集(在本例中为ImageNet)有多相似。...Max Woolf提供了一个优秀的基准测试项目，该项目发现CNTK和Tensorflow之间的准确性是相同的，但CNTK在LSTMs和多层感知(MLPs)方面更快，而Tensorflow在CNNs和embeddings...Vasilis还引用了这样的例子，当Keras模型从列车模式切换到测试模式时，这种差异导致模型性能显著下降(从100%下降到50%)。
keras中使用“mean_squared_logarithmic_error”作为损失函数 在下面的示例是使用MSLE损失函数的完整代码。 该模型在训练和测试数据集上的MSE都略差。...下图显示各训练轮次的对比MSE收敛得很好，但MSE可能过拟合了，因为它从20轮开始下降变得变换并且开始上升。...样本量为1000，并加入10%的统计噪声。 数据集的散点图可以帮助我们理解正在建模的问题。下面列出的是一个完整的示例。 散点图如下，其中输入变量确定点的位置，颜色为类值。...模型训练200轮进行拟合，并根据损失和准确性评估模型的性能。 BCE BCE是用于解决的二元分类问题默认损失函数。在最大似然推理框架下，它是首选损失函数。...对于第1类的预测，交叉熵计算一个分数，该分数总结了实际和预测概率分布之间的平均差异。 在编译Keras模型时，可以指定binary_crossentropy作为损失函数。
深度学习通常被视为一个黑盒子，我并不反对这种观点——但是你能讲清楚学到的上万参数的意义吗？ 但是黑盒子的观点为机器学习从业者指出了一个明显的问题：你如何调试模型？...我们发现这是一个「打开 DNN 引擎盖」的好方法。 我们检查了网络中几个层的激活值，希望能够发现一些语义属性，例如，当用户在睡觉、工作或者焦虑时，激活的单元是怎样的？...我们没想到会在此次分析中发现「死神经元」，但最难找到的错误是你没打算找的。 三、梯度分析 梯度的作用当然不止是优化损失函数。在梯度下降中，我们计算与Δparameter 对应的Δloss。...尽管通常意义上梯度计算的是改变一个变量对另一个变量的影响。由于梯度计算在梯度下降方法中是必需的，所以像 TensorFlow 这样的框架都提供了计算梯度的函数。...对一个二分类任务而言，你需要查看最令人震惊的假阳性和假阴性（也就是预测距离标签最远的情况）。尝试鉴别损失模式，然后过滤掉在你的真阳性和真阴性中出现的这种模式。
我们将使用梯度下降(Gradient Descent)作为优化策略来查找回归线。我不会详细介绍Gradient Descent的细节，但这里提醒一下权重更新规则： ?...确定学习率并在固定次数中进行迭代执行权重更新规则 1.平方误差损失 每个训练样本的平方误差损失(也称为L2 Loss)是实际值和预测值之差的平方： ?...2.绝对误差损失 每个训练样本的绝对误差是预测值和实际值之间的距离，与符号无关。绝对误差也称为L1 Loss： ? 正如我之前提到的，成本是这些绝对误差的平均值(MAE)。...元素属于第1类(或正类)的概率=p 元素属于第0类(或负类)的概率=1-p 然后，输出标签y(可以取值0和1)的交叉熵损失和和预测概率p定义为： ? 这也称为Log-Loss(对数损失)。...Hinge损失不仅会惩罚错误的预测，还会惩罚不自信的正确预测。 数据对(x，y)的Hinge损失如图： ?
但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们。 它们并不难理解，反而可以增强你对机器学习算法的理解。那么，什么是损失函数，你如何理解它们的意义?...我们将使用梯度下降(Gradient Descent)作为优化策略来查找回归线。我不会详细介绍Gradient Descent的细节，但这里提醒一下权重更新规则： ?...确定学习率并在固定次数中进行迭代执行权重更新规则 1.平方误差损失 每个训练样本的平方误差损失(也称为L2 Loss)是实际值和预测值之差的平方： ?...元素属于第1类(或正类)的概率=p 元素属于第0类(或负类)的概率=1-p 然后，输出标签y(可以取值0和1)的交叉熵损失和和预测概率p定义为： ? 这也称为Log-Loss(对数损失)。...Hinge损失不仅会惩罚错误的预测，还会惩罚不自信的正确预测。 数据对(x，y)的Hinge损失如图： ?
损失函数的定义和重要性： 定义：损失函数（或代价函数）是一个衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。它将模型的预测输出与真实标签进行比较，并输出一个非负实数来表示损失。...重要性：损失函数是训练过程中优化模型性能的关键。通过最小化损失函数，模型可以学习到更准确的预测。...优化算法： 梯度下降（Gradient Descent）：梯度下降是最基础的优化算法，它通过迭代地更新参数来最小化损失函数。在每一步中，参数的更新方向是损失函数梯度的负方向。...PyTorch的生态系统虽然起步较晚，但正在迅速增长，包括TorchVision、TorchText、PyTorch Lightning和ONNX等工具。...谷歌的神经机器翻译（GNMT）系统就是一个成功的例子。 语音识别和生成： 语音识别：深度学习，尤其是循环神经网络和连接时序分类（CTC）损失函数，显著提高了语音到文本转换的准确性。
我们需要关心的是，模型是否能够让最大数量的人使用，是否能够在大多数设备上用最少的资源尽可能快地迭代。 好消息是，我们正在努力使深度学习模型更小、更快、更高效。...这项技术最初由 Hinton 等人于 2015 年提出，其关键在于两个损失项：一个是学生模型的硬预测，另一个是基于学生在所有班级，产生相同分数分布的能力。...要创建更小、更快的模型，需要在滤波器或层级别进行剪枝，例如，删除对总体预测精度贡献最小的卷积层的滤波器。在滤波器级别剪枝的模型并没有那么小，但通常速度更快。...Li 等人使用该技术能够将 VGG 模型的大小和运行时间减少 34%，而不损失准确性。 最后，值得注意的是，对于是否最好从更大的模型开始，从零开始剪枝或训练更小的模型，Liu 等人的结果好坏参半。...不过，好消息是，大模型的边际效益似乎正在下降，而且由于这里概述的这些技术，我们也可以对其大小和速度进行优化，而不会牺牲太多的准确性。
训练损失在减少，但验证损失没有，但我们没有过拟合。过拟合是指训练损失远低于验证损失。换句话说，当你的模型在训练集上表现比在验证集上好得多时，这意味着你的模型没有泛化。...直观地说，如果周期长度太短，它开始下降寻找一个好的位置，然后弹出，再次下降寻找一个好的位置，然后弹出，永远无法找到一个好的位置。...在早期，你希望它这样做，因为它试图找到一个更平滑的位置，但后来，你希望它做更多的探索。这就是为什么cycle_mult=2似乎是一个好方法。 我们正在引入越来越多的超参数，告诉你没有很多。...你可以只选择一个好的学习率，但添加这些额外的调整可以在不费力的情况下获得额外的提升。...将precompute=True的唯一原因是它速度更快（快 10 倍或更多）。如果您正在处理相当大的数据集，它可以节省相当多的时间。从来没有理由使用precompute=True来提高准确性。
但是这一天在不久将来，人工智能机器人医生为你诊治将不再是梦。...人工智能正在全面进入日常生活，阿尔法狗战胜了棋艺冠军，智能系统自动驾驶公交车，智能数据为你推荐每日接收的资讯和推荐购买的商品菜单，甚至你看的电视节目，听到的音乐歌单，人工智能在不知不觉间慢慢占据你的生活...，这是不可扭转的趋势，这也是时代的进步，我们这一代很荣幸能看到AI的整个发展进程。...提高工作效率，提高手术成功率 但人工智能机器人医生也有它的劣势，那就是它技术要求较高，缺乏人类细腻的情感，价格偏高，且无法确保什么时候会出现机器故障。...如果全面普及人工智能医院，你敢让机器人主治医生在你身上动刀吗？
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