1.背景介绍 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域的一个重要分支，其主要研究如何让计算机理解、生成和处理人类语言。随着数据量的增加和计算能力的提高，自然语言处理技术在过去的几年里取得了显著的进展。然而，…

1.背景介绍 文本生成和摘要是自然语言处理（NLP）领域中的重要任务，它们在人工智能和机器学习领域具有广泛的应用。随着深度学习技术的发展，特别是TensorFlow框架的出现，文本生成和摘要的技术已经取得了显著的进展。 TensorFlow是Google开发的开源深度学习框架，它提供了一…

1.背景介绍 自我激励神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种特殊的神经网络，它具有循环连接，使得输入和输出之间存在时间序列关系。自我激励神经网络的核心思想是，在处理时间序列数据时，可以通过循环连接来捕捉到数据之间的长距离依赖关系。这种结构使得RNN能够…

1. 背景介绍 1.1 数学建模的重要性 数学建模是一种将现实世界的问题抽象成数学模型的方法，通过对模型的分析和求解，可以得到问题的解决方案。数学建模在科学研究、工程技术、经济管理等领域具有广泛的应用，它可以帮助我们更好地理解现实世界的现象和规律，为决策提供依据。…

1.背景介绍 大模型的基础知识是深度学习领域的一个重要方面，它涉及到模型的架构设计、算法原理、实现方法等多个方面。在这篇文章中，我们将深入探讨大模型的关键技术之一——模型架构。 模型架构是指大模型的组成结构和组件之间的关系和连接方式。它是构建大模型的基础，影…

目录​​​​​​​ 概念场景导入 点到超平面的距离公式 最大间隔的优化模型 硬间隔、软间隔和非线性 SVM 用 SVM 如何解决多分类问题 1. 一对多法 2. 一对一法 Hinge损失函数 (Hinge Loss) SVM主要原理和特点 原理 优点 缺点 支持向量机模型分类 SVM实战如何进行…

1.背景介绍 自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，涉及到自然语言与计算机之间的理解和沟通。文本生成与综合是 NLP 领域的一个关键任务，包括机器翻译、文本摘要、文本生成等。在过去的几年里，深度学习技术的发展为这些任务提供了强大的支持。Seq2Seq 和 Transform…

1.背景介绍 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）在过去几年里取得了显著的进展，尤其是在自然语言处理（NLP）和时间序列预测等领域的应用中取得了显著的成果。在金融领域，RNN 也被广泛应用于预测股票价格、分析财务报表、识别违法行为等方面。本文将从以下几个方…