标签: #Deep Learning

找到 5 篇相关文章

Erdos 281 问题通过 ChatGPT 5.2 Pro 解决

Erdos 281 Solved with ChatGPT 5.2 Pro

本文探讨了 ChatGPT 5.2 Pro 在解决 Erdos 281 问题中的应用。Erdos 281 是一个著名的数学难题,长期以来一直困扰着数学界。通过利用 ChatGPT 5.2 Pro 的强大语言模型和推理能力,研究人员成功地找到了该问题的解决方案。这一突破不仅展示了人工智能在复杂数学问题...

理解图卷积:图神经网络的基础构建与设计选择

Understanding Convolutions on Graphs: Building Blocks and Design Choices of Graph Neural Networks

本文探讨了图神经网络(GNN)的核心组件——图卷积的构建原理与设计方法。图卷积是处理非欧几里得数据结构(如社交网络、分子图)的关键技术,通过将传统卷积操作扩展到图域,实现对节点特征的高效聚合与传播。文章系统分析了图卷积的数学基础,包括邻接矩阵的归一化处理、消息传递机制以及不同聚合函数(如均值、最大值...

深度神经网络:33年前与33年后

Deep Neural Nets: 33 years ago and 33 years from now

本文回顾了Yann LeCun等人1989年的论文《Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition》,该论文被认为是神经网络在实际应用中的早期里程碑。作者通过PyTorch复现了该论文的实验,并探讨了深度学习在过去33年中的进展...

Veo 3.1:从素材到视频——更高的连贯性、创造性和控制力

Veo 3.1 Ingredients to Video: More consistency, creativity and control

Veo 3.1 是人工智能视频生成领域的最新更新,旨在生成更具活力、动态且自然流畅的视频片段。该版本不仅提升了视频的连贯性和创造性,还增加了对垂直视频生成的支持,使其更符合现代社交媒体和移动设备的需求。Veo 3.1 利用先进的深度学习和计算机视觉技术,能够从简单的素材中生成高质量的视频内容,为用户...

Nano Banana名称的由来

How Nano Banana got its name

本文深入探讨了Google DeepMind旗下最受欢迎的模型之一Nano Banana的命名起源。Nano Banana作为一款先进的AI模型,其名称背后蕴含着独特的故事和意义。文章详细介绍了该模型的开发背景、技术特点以及在人工智能领域的应用。通过揭示Nano Banana的命名过程,读者可以更好...