神经网络模块(PyTorch)
神经网络模块
神经网络模块,深度学习框架的核心力量。在深度学习领域,神经网络模块(Neural Network Module)扮演着至关重要的角色。它为构建和组织复杂的神经网络结构提供了抽象化的接口。以PyTorch为例,nn.Module作为基础类,允许用户通过继承来自定义自己的神经网络模型。
层的封装,将单个或多个神经网络层(如线性层、卷积层、激活函数等)组合在一起,形成具有层次结构的模块。参数管理:自动管理模型内部的所有可学习参数,包括权重和偏置等。这些参数在训练过程中被优化算法更新。前向传播:通过重写forward()方法来实现模型从输入到输出的计算逻辑。子模块嵌套:允许一个模块内部包含其他的nn.Module实例,构建深层次,多分支的复杂网络结构。状态保存与恢复:整个模块的状态(包括所有子模块的参数)可以方便的保存到磁盘并在需要时加载回来。损失函数集成:PyTorch中的nn库还包含了各种常用的损失函数,它们同样是nn.Module的实例,可以轻松应用在训练过程中。
自动求导(PyTorch)
张量(PyTorch)
一个简单的图像识别示例(PyTorch)
GAN神经网络(PyTorch)
ResNet-18神经网络(PyTorch)
AlexNet神经网络(PyTorch)
CNN神经网络(PyTorch)
AI Agent
AI Agent和LLM,有什么不同?
AI Agent
和LLM(Large Language Model,大型语言模型)
是人工智能领域的两个不同概念。
AI Agent
是一种能够自主行动、感知环境、做出决策并执行任务的计算机程序或系统。它通常包括以下几个关键特性:
- 环境感知:从环境中获取信息。
- 决策制定:基于感知的信息进行规划和决策。
- 行动执行:根据决策采取行动。
- 学习与适应:有能力从经验中学习和适应环境变化。
- 目标导向:旨在追求特定的目标或优化特定性能指标。
- 自主性:在一定程度上能够在无人干预的情况下独立运行。
AI Agent
的应用范围广泛,包括但不限于游戏、机器人、自动驾驶、虚拟助手、智能家居等。