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巧解「数据稀缺」问题！清华开源GPD：用扩散模型生成神经网络参数
清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心最近提出了一种新的时空少样本学习方法，旨在解决城市计算中广泛存在的数据稀缺性问题。该方法利用了利用扩散模型来生成神经网络参数，将时空少样本学习转换为扩散模型的预训练问题，可根据prompt（提示）生成定制的神经网络，从而适应不同数据分布和城市特征。
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（万字干货）如何训练优化“AI神经网络”模型？
在上一篇文章中，我们详细介绍了神经网络的基本概念和原理，神经网络的优势和应用场景，以及神经网络的产品案例：网易有道AI翻译。如果想了解神经网络的更多详情，可以翻阅我之前写的《8000字干货说清楚AI产品经理必修的“神经网络” 》
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8000字干货说清楚AI产品经理必修的“神经网络”
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