<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>张量 on Tony Bai</title><link>https://tonybai.com/tags/%E5%BC%A0%E9%87%8F/</link><description>Recent content in 张量 on Tony Bai</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><copyright>2004-2026 Tony Bai. 版权所有.</copyright><lastBuildDate>Fri, 28 Jun 2024 00:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://tonybai.com/tags/%E5%BC%A0%E9%87%8F/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Go与神经网络：手写数字识别</title><link>https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition/</link><pubDate>Fri, 28 Jun 2024 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition/</guid><description>本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition 在上一篇文章《Go与神经网络：线性回归》中，我们借由传统的机器学习方法：线性回归解决了房价预测问题。按照我初步设想的从传统机器学习到大语言模型的学习路线，是时候在这一篇中切换到学习**神经网络**了。 1\. 从线性回归到神经网...</description></item><item><title>Go与神经网络：线性回归</title><link>https://tonybai.com/2024/06/10/go-and-nn-part2-linear-regression/</link><pubDate>Mon, 10 Jun 2024 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2024/06/10/go-and-nn-part2-linear-regression/</guid><description>本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/10/go-and-nn-part2-linear-regression 离发表上一篇与机器学习相关的文章《Go与神经网络：张量运算》已经过去整整一年了，AI领域，特别是大模型领域的热度不仅未有减弱，反而愈演愈烈。整个行业变得更卷，竞争更加激烈，大模型你方唱罢我登场，层出不穷，各自能力也都在不断提升，并在自然语言处理、问答、...</description></item><item><title>Go与神经网络：张量运算</title><link>https://tonybai.com/2023/05/21/go-and-nn-part1-tensor-operations/</link><pubDate>Sun, 21 May 2023 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2023/05/21/go-and-nn-part1-tensor-operations/</guid><description>本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/05/21/go-and-nn-part1-tensor-operations 0\. 背景 ------ 2023年年初，我们很可能是见证了一次新工业革命的起点，也可能是见证了AGI(Artificial general intelligence，通用人工智能)孕育的开始。ChatGPT应用以及后续GPT-4大模型的出现，其震撼...</description></item></channel></rss>