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回答:謝邀AlphaGo由Alphabet Inc 在倫敦的Google DeepMind團隊開發的。并沒有對外公告：但從官網github可以知道： Python Lua C Go。可見開發語言并不局限于一種。同時這個智能產物也是多種機器學習模型的結合，包括離線模型，在線模型等從reddit傳言，python實現了其部分核心功能。Python 在人工智能領域將發揮很大作用。我是小鳥，深耕互聯網，歡...
Kross
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...篇文章：2048-AI程序算法分析，文中介紹了 minimax 算法和 alpha-beta 剪枝算法。于是我決定先學習下這兩種算法，并以此寫了這個 tic-tac-toe 游戲：tic-tac-toe-js（代碼見此處）。本文將說明如何用 JavaScript 來簡單地實現算法，并將其...
...篇文章：2048-AI程序算法分析，文中介紹了 minimax 算法和 alpha-beta 剪枝算法。于是我決定先學習下這兩種算法，并以此寫了這個 tic-tac-toe 游戲：tic-tac-toe-js（代碼見此處）。本文將說明如何用 JavaScript 來簡單地實現算法，并將其...
...(Lagrange multiplier)構造拉格朗日函數 ,( 其中拉格朗日乘子$alpha=(alpha_{1},alpha_{2},...alpha_{n})^{T}$ )$$L(w, b, alpha)=frac{1}{2}left |w ight |^{2}-sum_{i=1}^nalpha _{i}(gamma_{i}(w^{T}+b)-1)$$要求解：$$ min_{w,b}...
...化后的目標函數記為$ ilde{J}$: $$ ilde{J}( heta;X,y)=J( heta;X,y)+alphaOmega( heta)$$ 其中$alphain [0,+infty)$是衡量參數范數懲罰程度的超參數。$alpha=0$表示沒有正則化，$alpha$越大對應正則化懲罰越大。 在神經網絡中，參數包括每層線性變換的...
... Optimization)。 SMO算法的工作原理是：每次循環中選擇兩個alpha進行優化處理。一旦找到一對合適的alpha，那么就增大其中一個同時減小另一個。這里的合適是指兩個alpha必須要符合一定的條件，第一個條件是這兩個alpha必須要...
...用拉格朗日乘子法，得到拉格朗日函數 $$ egin{align} L(R,a,alpha,xi,gamma)=& R^2+Csum_{i=1}^mxi_i & -sum_{i=1}^malpha_ileft(R^2+xi_i({x^{(i)}}^Tx^{(i)}-2a^Tx^{(i)}+a^2) ight)-sum_{i=1}^m gamma_ixi_i. end{align} $$ 其中...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
沈儉
張利勇
劉厚水
張巨偉
王軍
