代码嵌入怎样评估代码质量？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PaMAw04kniqcVjkHGW2cQ0mXnOb/ad其中，常用的方法包括基于词袋模型（Bag of Words）的方法、基于语法树的方法和基于深度学习的方法。基于词袋模型的方法将代码视为单词的集合，通过统计单词的出现频率来构建 ...
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101N0302 MLP Python核心代码（numpy版）的模型评估流程
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BzgYwExHeiLhy2kK30Nced2Nn5d/aa多层感知机（MLP，Multi-Layer Perceptron）属于前馈神经网络（Feedforward Neural Network）的一种。在模型****训练过程中，需要通过反向传播算法计算梯度，将误差从输出 ...
神经网络的代码结构是怎样的？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Po4DwbhMxi0i0Qkfc0KctkVun0e/ab从本质上来说，神经网络是由一系列的算法和代码构建而成的。它基于数学模型和大量的数据进行训练，通过不断地调整权重和参数来优化其性能。这些代码和算法是由人类编写的， ...
5行代码训练图像识别AI的评估指标有哪些？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/NHJNwI24dikw5ZkLWuMc9bOHnzd/ag随着深度学习算法的不断演进，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别的核心技术之一。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够自动学习图像中的特征，从而实现对图像的分类 ...
看不懂深度学习训练代码？这里有解读 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ex6xwU77yiJzUakhqI7c79VInJb/ad通常使用在大规模数据集上预训练的模型作为起点，例如在ImageNet数据集上预训练的卷积神经网络（CNN）。 在预训练模型的基础上 ...
15分钟完成CNN图像分类的Homework3：步骤与代码详解 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ckraw5bgYiU5wnkZhCTc9vEHnDc/a2这段代码导入了进行图像处理和深度学习任务所需的各种Python库和模块，涵盖了数据处理、神经网络构建、数据集操作、图像转换和显示进度条等功能，为后续的模型训练和评估做好 ...
代码嵌入的全面指南：探索代码与人工智能的融合 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/GiWLwZoQViTLqLkdL1zcLXgSnUe基于深度学习的方法是目前最先进的代码嵌入方法，它利用深度神经网络来自动学习代码的特征表示。 ... 训练数据的质量和数量直接决定了模型的学习能力和泛化能力。为了 ...
LangChain应用开发指南-TruLens用量化对抗幻觉 - 飞书云文档
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/XXFDwmeLUiVV6Jkgb5HcTKnhntk2024年1月4日 ... TruLens是面向神经网络应用的质量评估工具，它可以帮助你使用反馈函数来客观地评估你的基于LLM（语言模型）的应用的质量和效果。反馈函数可以帮助你以 ...
Code模型如何提升代码任务能力？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RDe0wf24Uio1CZkTZsHcaFk3nig/ar2024年2月10日 ... 1. 分词器将提示拆分为标记列表。 · 2. 每个数字标记都会转换为embedding向量。 · 3. 嵌入矩阵用作Transformer的输入。 · 4. 最终的神经网络将Transformer 的 ...
如何评估目标检测模型的工业价值？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/R5zdwqIlPisOjYkDyeBcZd8unrh/ag2.1 卷积层的画笔轨迹 ... 卷积神经网络（CNN）如同一位天才画家 ，其卷积层就是蘸满颜料的画笔。当128个3x3的卷积核在224x224的画布上起舞时，每个笔触都在解构图像的DNA：第一层 ...