计算机与人工智能

THE JOURNAL

7 篇匹配文章

空格分隔多个关键词，例如“超表面光通信”；英文双引号可搜索完整短语。标题、摘要、标签和正文都参与检索。

· 计算机与人工智能 · 标签：机器学习清除筛选 ×

本文解读PagedWeight方法，动态量化MoE权重以平衡精度与内存，提升LLM服务效率。

约 4 分钟阅读阅读文章

深入解析贝叶斯优化的数学本质。从高斯过程的先验信念到采集函数的博弈策略，本文以第一性原理阐述如何在昂贵的黑盒函数中寻找全局最优解，并结合代码实现与跨学科应用分析。

约 8 分钟阅读阅读文章

本文从统计热力学的第一性原理出发，深入解析快速退火算法（FSA）的数学机制。通过对比柯西分布与高斯分布的几何特性，阐述为何FSA能将冷却进度从对数级提升至线性级，并提供详细的算法对比与实现分析。

约 11 分钟阅读阅读文章

本文从第一性原理出发，深入探讨聚类分析的数学本质、几何意义及哲学内涵。不仅涵盖从 K-Means 到谱聚类的数学推导，更包含完整的 Python 实战对比，揭示基于概率（GMM）与基于拓扑（Spectral）的算法在处理复杂数据结构时的本质差异。

约 6 分钟阅读阅读文章

本文不谈Adam或RMSprop，而是回归数学与物理的本源，深度剖析牛顿法、共轭梯度、模拟退火及拉格朗日对偶等经典优化算法。通过第一性原理，我们将看到这些算法背后蕴含的几何美感与自然法则。

约 7 分钟阅读阅读文章

本文从第一性原理出发，深度解构机器学习的核心方法论。通过数学推导、物理类比与统计学视角，剖析监督学习、无监督学习及深度学习背后的底层逻辑，探讨从线性回归到神经网络的演进本质。

约 8 分钟阅读阅读文章

本文从第一性原理出发，深入剖析决策树的核心机制。我们将重回香农信息论，推导ID3、C4.5与CART算法的数学本质，探讨贪心策略下的递归划分与剪枝权衡，旨在为读者构建关于非参数模型的完整认知框架。

约 7 分钟阅读阅读文章