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人工神经网络中最简单的模型，感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，属于监督学习算法,输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。

该笔记是我在学习吴恩达机器学习时整理的，希望能够帮助到大家，如有错误还请大家指正。如果你想进入尖端人工智能领域，该笔记将帮助你做到这一点，掌握深度学习将为您提供许多新的职业机会。深度学习也是一种新的“超级大国”，它可以让你构建几年前还不可能实现的人工智能系统。使用流行的机器学习库NumPy和scikit-learn在Python中构建机器学习模型。学习建立和训练有监督的机器学习模型，用于预测和二元分类任务，包括线性回归和逻辑回归。 学习使用TensorFlow构建和训练一个神经网络来执行多类分类。应用机器学习开发的最佳实践，使您的模型泛化。学习将使用无监督学习技术进行无监督学习:包括聚类和异常检测。使用协同过滤方法和基于内容的深度推荐系统。 希望这个笔记能够帮助到你。

基于TransE构建的多关系知识图谱（代码）

一个HLS设计的卷积神经网络加速器，并在zynq7020开发板上部署成功。数据集采用的是MNIST手写体,加速的网络为一个拥有4层卷积，2层池化和1层全连接层的自定义小网络，适合初学者学习。

目录 第一章 ChatGPT 的背景与意义 6 1.1自然语言处理的发展历史 6 1.2大规模预训练语言模型的技术发展历程 8 1.3ChatGPT 技术发展历程 8 1.3.1ChatGPT 的相关技术 10 1.3.2ChatGPT 技术发展脉络的总结 11 1.3.3ChatGPT 的未来技术发展方向 12 1.4ChatGPT 的优势与劣势 13 1.4.1ChatGPT 的优势 13 1.4.2ChatGPT 的劣势 15 1.5ChatGPT 的应用前景 16 1.5.1在人工智能行业的应用前景及影响 17 1.5.2在其他行业的应用前景及影响 17 1.6ChatGPT 带来的风险与挑战 19 第二章 ChatGPT 相关核心算法 24 2.1基于 Transformer 的预训练语言模型 24 2.1.1编码预训练语言模型（Encoder-only Pre-trained Mod- els） 24 2.1.2解码预训练语言模型（Decoder-only Pre-trained Mod- els） 25 2.1.3基于编解码架构的预训练语言模型（Encoder-de

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