接觸人工智能的內(nèi)容時，經(jīng)常性的會看到人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同的術(shù)語，一個個都很高冷，以致于傻傻分不清到底它們之間是什么樣的關(guān)系，很多時候都認(rèn)為是一個東西的不同表達(dá)而已，看了一些具體的介紹后才漸漸有了一個大體的模型。
2018-05-07 08:55:21
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在如今的網(wǎng)絡(luò)時代，錯綜復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年，深度學(xué)習(xí)逐漸走進(jìn)人們的視線，通過深度學(xué)習(xí)解決若干問題的案例越來越多。一些傳統(tǒng)的圖像
2024-01-11 10:51:323474 
物體所作出的交互反應(yīng)，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來的;②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲存獲取的知識。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-10-23 16:16:02
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個“網(wǎng)絡(luò)”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實際問題。那有哪些辦法能實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
也被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因為決策樹的嵌套層次結(jié)構(gòu)的層數(shù)是數(shù)以百萬計的數(shù)據(jù)節(jié)點。讓你的機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能認(rèn)證計數(shù)自從第一次工業(yè)革命以來，機(jī)器就一直驅(qū)動著我們的生活方式，使之成為當(dāng)今工業(yè)4.0的趨勢。因此，在
2018-08-27 10:16:55
吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)筆記之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的反向傳播算法
2019-05-22 15:11:21
的智能——但是我們已經(jīng)看到了一條充滿潛力的道路。目前人工智能（AI）已經(jīng)發(fā)展為一系列技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，但是無論我們怎么命名，它們都需要組合起來搭建一個更加智能的機(jī)器
2018-05-22 09:54:43
經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹章節(jié)目標(biāo)：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)之一，詳細(xì)了解機(jī)器學(xué)習(xí)的原理、機(jī)制和方法，為學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)打下堅實的基礎(chǔ)。二、深度學(xué)習(xí)簡介與經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組件簡介
2022-04-28 18:56:07
;而深度學(xué)習(xí)使用獨立的層、連接，還有數(shù)據(jù)傳播方向，比如最近大火的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能，讓機(jī)器認(rèn)知過程逐層進(jìn)行，逐步抽象，從而大幅度提升
2018-07-04 16:07:53
03_深度學(xué)習(xí)入門_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法
2019-09-12 07:08:05
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
近年來，深度學(xué)習(xí)的繁榮，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，顛覆了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程的時代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點。然而，盡管各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮，但往往模型性能越高，對超參數(shù)的要求也越來越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
、PyMVPAPyMVPA是一種統(tǒng)計學(xué)習(xí)庫，包含交叉驗證和診斷工具，但沒有Scikit-learn全面。七、TheanoTheano是最成熟的深度學(xué)習(xí)庫，它提供了不錯的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層，對線性代數(shù)來說很高
2018-03-26 16:29:41
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟：訓(xùn)練與預(yù)測、訓(xùn)練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達(dá)訓(xùn)練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
電子發(fā)燒友總結(jié)了以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為主題的精選干貨，今后每天一個主題為一期，希望對各位有所幫助?。c擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁面下載相關(guān)資料）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實例（pdf彩版）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門資料MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計》深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-05-07 19:18:14
}或o koko_{k}）的誤差神經(jīng)元偏倚的變化量：ΔΘ ΔΘ Delta Theta=學(xué)習(xí)步長η ηeta × ×imes 乘以神經(jīng)元的誤差BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法過程網(wǎng)絡(luò)的初始化：包括權(quán)重和偏倚的初始化計算
2019-07-21 04:00:00
為了方便大家查找技術(shù)資料，電子發(fā)燒友小編為大家整理一些精華資料，讓大家可以參考學(xué)習(xí)，希望對廣大電子愛好者有所幫助。
1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實例（pdf彩版）
人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)
2023-09-13 16:41:18
，如何用一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，寫出一套機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來自動識別未知的圖像。一個 4 層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層經(jīng)過幾層算法得到輸出層 實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法有很多，近年被人們討論得多的方法就是深度學(xué)習(xí)。 深度學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)
2018-05-11 11:43:14
如下。深度學(xué)習(xí)是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)，通過多層次的處理，逐步從數(shù)據(jù)中提取更高層次的特征自然語言處理是一個相關(guān)的多學(xué)科領(lǐng)域。它的目標(biāo)是使機(jī)器(計算機(jī))能夠理解、處理和與自然的人類語言交互。語言
2022-03-22 11:19:16
什么是深度學(xué)習(xí)為了解釋深度學(xué)習(xí)，有必要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算模型。作為具體示例，讓我們考慮一個輸入圖像并識別圖像中對象類別的示例。這個例子對應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類
2023-02-17 16:56:59
本文使用keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)算法的股票價格預(yù)測。本文使用的數(shù)據(jù)來源為tushare，一個免費開源接口；且只取開票價進(jìn)行預(yù)測。import numpy as npimport
2022-02-08 06:40:03
機(jī)器學(xué)習(xí)算法篇--卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)（Convolutional Neural Network）
2019-02-14 16:37:29
《深度學(xué)習(xí)工程師-吳恩達(dá)》03卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—深度卷積網(wǎng)絡(luò)：實例探究 學(xué)習(xí)總結(jié)
2020-05-22 17:15:57
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用轉(zhuǎn)載****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢，作為一個
2022-08-02 10:39:39
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發(fā)展，人工智能越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或非常難以實現(xiàn)的應(yīng)用程序。本系列文章解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 及其在 AI 系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。CNN 是從
2023-02-23 20:11:10
“狗”。深度學(xué)習(xí)主要應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析上，其核心技術(shù)包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及調(diào)用。CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 機(jī)器視覺中的圖像預(yù)處理屬于傳統(tǒng)技術(shù)，包括形態(tài)變換、邊緣檢測、BLOB分析等。圖像在人眼和機(jī)器下
2018-05-31 09:36:03
FPGA 上實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在處理大規(guī)模圖像識別任務(wù)以及與機(jī)器學(xué)習(xí)類似的其他問題方面已大獲成功。在當(dāng)前案例中,針對在 FPGA 上實現(xiàn) CNN 做一個可行性研究
2019-06-19 07:24:41
人工智能下面有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法去解決機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當(dāng)前的研究熱點之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后，能迅速做出反應(yīng)
2019-08-08 06:11:30
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并用實測污水廠進(jìn)、出水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行模擬。采用最近鄰聚類學(xué)習(xí)算法確定徑向基函數(shù)的寬度、聚類中心和權(quán)值。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為進(jìn)水水質(zhì)和控制參數(shù)等5個影響因子，網(wǎng)絡(luò)輸出為COD或TN。結(jié)果表明
2009-08-08 09:56:00
求大神給一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的源代碼。
2016-04-19 17:15:29
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式有哪幾種？
2021-10-26 06:58:01
解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺實踐
2020-06-14 22:21:12
，共同進(jìn)步。 本文的目標(biāo)讀者是對機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一定了解的同學(xué)（包括：梯度下降、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反向傳播算法等），機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識。 深度學(xué)習(xí)簡介 深度學(xué)習(xí)是指多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上運用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決圖像，文本等各
2017-11-10 14:49:022032 
關(guān)于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的介紹，包含有對幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的詳細(xì)描述
2017-07-10 16:49:12
4 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》講義
2017-07-20 08:58:240 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法
2017-09-08 09:42:4810 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或者計算模型。其實是一種與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)很像的一種算法。之前看過一些內(nèi)容始終云里霧里，這次決定寫一篇博客。弄懂這個基本原理，畢竟
2017-11-15 12:54:1833860 
憑借出色的性能和功耗指標(biāo)，賽靈思 FPGA 成為設(shè)計人員構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的首選。新的軟件工具可簡化實現(xiàn)工作。人工智能正在經(jīng)歷一場變革，這要得益于機(jī)器學(xué)習(xí)的快速進(jìn)步。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們正對一類名為
2017-11-17 11:47:421704 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未來發(fā)展將出現(xiàn)兩大趨勢：計算遷移和基于小樣本集的學(xué)習(xí)算法；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及效率不斷優(yōu)化，面向智能終端的AI處理芯片將出現(xiàn)；深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮技術(shù)也將不斷成熟。
2017-12-01 09:48:018118 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測是結(jié)構(gòu)生物學(xué)中的一個重要問題。針對八類蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測，提出了一種基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)預(yù)測算法。該算法通過雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模氨基酸間的局部和長程相互作用
2017-12-03 09:41:149 學(xué)習(xí)率（learning rate）是調(diào)整深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的超參數(shù)之一，本文作者Pavel Surmenok描述了一個簡單而有效的辦法來幫助你找尋合理的學(xué)習(xí)率。 我正在舊金山大學(xué)的 fast.ai
2017-12-07 11:05:422667 機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在各個行業(yè)得到了大規(guī)模的廣泛應(yīng)用，并為提升業(yè)務(wù)流程的效率、提高生產(chǎn)率做出了極大的貢獻(xiàn)。這篇文章主要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中最先進(jìn)的算法之一——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的八種不同架構(gòu)，并從原理和適用范圍進(jìn)行了
2018-01-10 16:30:0812882 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一套特定的算法，是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一類模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身就是一般泛函數(shù)的逼近，它能夠理解大腦是如何工作，能夠了解受神經(jīng)元和自適應(yīng)連接啟發(fā)的并行計算風(fēng)格，通過使用受大腦啟發(fā)的新穎學(xué)習(xí)算法來解決實際問題等。
2018-02-11 11:17:2628148 
機(jī)器學(xué)習(xí)通過算法，讓機(jī)器可以從外界輸入的大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到規(guī)律，從而進(jìn)行識別判斷。機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展經(jīng)歷了淺層學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩次浪潮。深度學(xué)習(xí)可以理解為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對人腦或生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-03-19 17:03:1014771 深度學(xué)習(xí)和人工智能是 2017 年的熱詞；2018 年，這兩個詞愈發(fā)火熱，但也更加容易混淆。我們將深入深度學(xué)習(xí)的核心，也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2018-04-02 09:47:0910661 
深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子域，其相關(guān)算法受到大腦結(jié)構(gòu)與功能（即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的啟發(fā)。深度學(xué)習(xí)如今的全部價值皆通過監(jiān)督式學(xué)習(xí)或經(jīng)過標(biāo)記的數(shù)據(jù)及算法實現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)中的每種算法皆經(jīng)過相同的學(xué)習(xí)過程。深度學(xué)習(xí)包含輸入內(nèi)容的非近線變換層級結(jié)構(gòu)，可用于創(chuàng)建統(tǒng)計模型并輸出對應(yīng)結(jié)果。
2018-06-23 12:25:0082103 
美國加州理工學(xué)院的科研人員利用合成的DNA分子研制出了一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠處理經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)問題。
2018-07-26 15:29:172772 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)》是一本免費的在線書。本書會教會你：
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種美妙的受生物學(xué)啟發(fā)的編程范式，可以讓計算機(jī)從觀測數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)
? 深度學(xué)習(xí)，一個強有力的用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的眾多技術(shù)的集合
2018-08-02 17:47:310 基于目前人類在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和機(jī)器深度學(xué)習(xí)取得的成就，很容易讓人產(chǎn)生計算機(jī)科學(xué)只包含這兩部分的錯覺。一種全新的算法甚至比深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更明顯的優(yōu)勢：這種算法是基于創(chuàng)造人類大腦的方式——進(jìn)化來進(jìn)行的。
2018-08-06 08:27:113726 
學(xué)習(xí)的比較外，我們還將研究他們未來的趨勢和走向。 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)簡介 一、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？ 通常，為了實現(xiàn)人工智能，我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)。我們有幾種算法用于機(jī)器學(xué)習(xí)。例如： Find-S算法 決策樹算法（Decision trees） 隨機(jī)森林算法（Random forests） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 通常
2018-09-13 17:19:011543 本文檔的詳細(xì)介紹的是快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的教程資料免費下載主要內(nèi)容包括了：機(jī)器學(xué)習(xí)概述，線性模型，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與正則化，記憶與注意力機(jī)制，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，概率圖模型，玻爾茲曼機(jī)，深度信念網(wǎng)絡(luò)，深度生成模型，深度強化學(xué)習(xí)
2019-02-11 08:00:0033 本質(zhì)上，深度學(xué)習(xí)提供了一套技術(shù)和算法，這些技術(shù)和算法可以幫助我們對深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行參數(shù)化——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有很多隱含層數(shù)和參數(shù)。深度學(xué)習(xí)背后的一個關(guān)鍵思想是從給定的數(shù)據(jù)集中提取高層次的特征。因此，深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)是克服單調(diào)乏味的特征工程任務(wù)的挑戰(zhàn)，并幫助將傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)化。
2019-06-08 14:44:005014 
眼下最熱門的技術(shù)，絕對是人工智能。人工智能的底層模型是"神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"（neural network）。許多復(fù)雜的應(yīng)用（比如模式識別、自動控制）和高級模型（比如深度學(xué)習(xí)）都基于它。學(xué)習(xí)人工智能，一定是從它開始。
2019-06-03 10:58:113530 深度學(xué)習(xí)（DL）是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法，是一種能夠模擬出人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN（Artificial
2019-09-20 08:00:001 模式，使機(jī)器具有類似人類的智能。它已在模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等多個方面得到應(yīng)用，成為人工智能研究中的活躍領(lǐng)域。本章將簡要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本的概念、模型以及學(xué)習(xí)算法。
2019-12-24 08:00:0025 ，以手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)庫為例，構(gòu)建了一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對比各種訓(xùn)練算法．實驗表明，NBP學(xué)習(xí)算法對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的學(xué)習(xí)效果，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的反向傳播算法，并且在精度上與深度學(xué)習(xí)算法相當(dāng)，但是速度快．
2020-01-07 15:10:009 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集，是通過訓(xùn)練示例開發(fā)AI的科學(xué)。但是直到最近幾年，由于效率低下，它們在很大程度上已被AI社區(qū)駁回。在過去的幾年中，大量數(shù)據(jù)和計算資源的可用性使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)備受關(guān)注，并使開發(fā)能夠解決現(xiàn)實世界問題的深度學(xué)習(xí)算法成為可能。
2020-07-24 09:26:191871 1986年Rumelhart等人提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法，掀起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的熱潮，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在大量的參數(shù)，存在容易發(fā)生過擬合、訓(xùn)練時間長的缺點，但是對比Boosting
2020-08-24 15:57:526804 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能、圖形化建模、優(yōu)化、模式識別和信號處理等技術(shù)融合后產(chǎn)生的一個領(lǐng)域。
2020-11-05 09:31:195356 在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程之后，有一位同學(xué)課下問了一個問題，她這學(xué)期也在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)課程，感覺人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程的內(nèi)容與機(jī)器學(xué)習(xí)課程的內(nèi)容大同小異。究竟這些課程之間有何區(qū)別呢？弄不清楚這些自己這學(xué)期的課程很是
2020-11-05 10:02:554017 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的學(xué)習(xí)課件免費下載包括了:1生物神經(jīng)元模型，2人工神經(jīng)元模型，3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法
2021-01-20 11:20:0511 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，研究的算法靈感來自于大腦的結(jié)構(gòu)和功能，稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如果你現(xiàn)在剛剛開始進(jìn)入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，或者你曾經(jīng)有過一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗，你可能會感到困惑。因為我知道我剛開始
2021-01-20 11:20:0713 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢，作為一個十余年來快速發(fā)展的嶄新領(lǐng)域，越來越受到研究者的關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型是深度學(xué)習(xí)模型中最重要的一種經(jīng)典結(jié)構(gòu)，其性能在近年來深度學(xué)習(xí)任務(wù)上
2021-04-02 15:29:0421 3小時學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)課件下載
2021-04-19 09:36:550 使用脈沖序列進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的脈沖
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)異的低功耗特性，但由于
學(xué)習(xí)算法不成熟，多層
網(wǎng)絡(luò)練存在收斂困難的問題。利用反向傳播
網(wǎng)絡(luò)具有
學(xué)習(xí)算法成熟和訓(xùn)練速度快的特點，設(shè)計一種遷移
學(xué)習(xí)算法?；诜聪?/div>
2021-05-24 16:03:0715 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子集，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行學(xué)習(xí)和預(yù)測。深度學(xué)習(xí)在各種任務(wù)中都表現(xiàn)出了驚人的表現(xiàn)，無論是文本、時間序列還是計算機(jī)視覺。
2022-04-07 10:17:052221 問題的分類 經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹 章節(jié)目標(biāo)：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)之一，詳細(xì)了解機(jī)器學(xué)習(xí)的原理、機(jī)制和方法，為學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)打下堅實的基礎(chǔ)。 二、深度學(xué)習(xí)簡介與經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組件簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介
2022-04-28 17:13:012208 
都離不開人工智能
領(lǐng)域研究者的長期努力．特別是最近這幾年，得益于數(shù)據(jù)的增多、計算能力的增
強、學(xué)習(xí)算法的成熟以及應(yīng)用場景的豐富，越來越多的人開始關(guān)注這個“嶄新”的
研究領(lǐng)域：深度學(xué)習(xí)．深度學(xué)習(xí)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要模型
2022-07-19 14:21:080 在過去的幾年中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起與應(yīng)用成功推動了模式識別和數(shù)據(jù)挖掘的研究。許多曾經(jīng)嚴(yán)重依賴于手工提取特征的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)（如目標(biāo)檢測、機(jī)器翻譯和語音識別），如今都已被各種端到端的深度學(xué)習(xí)范式（例如卷積
2022-09-22 10:16:342834 
在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心，我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-02-23 09:14:444833 隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或者難以實現(xiàn)的應(yīng)用。本文基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的意義。CNN是一種能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征
2023-03-11 23:10:041665 來源：青榴實驗室1、引子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識和三個最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-05-17 09:59:194321 
深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于隱藏層的深度。一般來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層要比實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)淺得多，而深度學(xué)習(xí)的在隱藏層可以有很多層。
2023-07-28 10:44:27981 
什么是深度學(xué)習(xí)算法？深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是人工智能的核心，它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計算模型。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種變體，主要通過變換各種架構(gòu)來對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)以及分類處理
2023-08-17 16:03:043074 深度學(xué)習(xí)算法mlp介紹? 深度學(xué)習(xí)算法是人工智能領(lǐng)域的熱門話題。在這個領(lǐng)域中，多層感知機(jī)（multilayer perceptron，MLP）模型是一種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。MLP通過多個層次的非線性
2023-08-17 16:11:116107 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。 深度學(xué)習(xí)算法可以分為兩大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本任務(wù)是訓(xùn)練模型去學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征和其對應(yīng)的標(biāo)簽，然后用于新數(shù)據(jù)的預(yù)測。而無監(jiān)督學(xué)習(xí)通常用于聚類、降維和生成模型等任務(wù)中
2023-08-17 16:11:261829 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的重要應(yīng)用之
2023-08-17 16:30:302216 的深度學(xué)習(xí)算法。CNN模型最早被提出是為了處理圖像，其模型結(jié)構(gòu)中包含卷積層、池化層和全連接層等關(guān)鍵技術(shù)，經(jīng)過多個卷積層和池化層的處理，CNN可以提取出圖像中的特征信息，從而對圖像進(jìn)行分類。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法最早起源于圖像處理領(lǐng)域。它是一種深
2023-08-21 16:49:462801 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法嗎? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法的一種，它通常被用于圖像、語音、文本等數(shù)據(jù)的處理和分類。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為了圖像、語音等領(lǐng)域中最熱門的算法之一。 卷積
2023-08-21 16:49:481427 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。
2023-08-21 17:07:365026 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN）是一種模仿人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，也被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural
2023-08-22 16:45:186057 (Classification)、聚類(Clustering)、回歸(Regression)等不同的類型。 深度學(xué)習(xí)算法：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種分支，它模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)算法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-09-05 15:50:374606 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的基本構(gòu)建模塊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，旨在模擬人腦的行為。它由相互連接的節(jié)點組成，也稱為人工神經(jīng)元，這些節(jié)點組織成層次結(jié)構(gòu)。Source:victorzhou.com
2023-09-21 08:30:076254 隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）作為其中的重要分支，已經(jīng)在多個領(lǐng)域取得了顯著的應(yīng)用成果。從圖像識別、語音識別
2024-07-02 18:19:171852 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計算模型，廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、圖像識別、語音識別等領(lǐng)域。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法也存在一些優(yōu)缺點。本文將詳細(xì)分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)缺點。 一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2024-07-03 09:47:473781 在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩個核心概念，它們各自擁有獨特的特性和應(yīng)用場景。雖然它們都旨在使計算機(jī)系統(tǒng)能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提升，但它們在多個方面存在顯著的區(qū)別。本文將從多個維度深入探討人工
2024-07-04 14:08:163680 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network），即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種基于梯度下降算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)機(jī)制的核心在于通過反向傳播算法
2024-07-10 15:49:291916 Moku3.3版更新在Moku:Pro平臺新增了全新的儀器功能【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】，使用戶能夠在Moku設(shè)備上部署實時機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)行快速、靈活的信號分析、去噪、傳感器調(diào)節(jié)校準(zhǔn)、閉環(huán)反饋等應(yīng)用。如果您
2024-11-01 08:06:33990 
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在各個領(lǐng)域中扮演著越來越重要的角色。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），因其在處理序列數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢而受到廣泛關(guān)注。 LSTM
2024-11-13 10:17:592752 在上一篇文章中，我們介紹了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和多種算法。在本文中，我們會介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法，供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之所以得名，是因為
2025-01-09 10:24:522478 
），是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、一個或多個隱藏層和輸出層組成，通過逐層遞減的方式調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，目的是最小化網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差。 二、深度學(xué)習(xí)的定義與發(fā)展 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子集，指的是那些包含多個處理層的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模
2025-02-12 15:15:211519 圖 1：基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測可定位已訓(xùn)練的目標(biāo)類別，并通過矩形框（邊界框）對其進(jìn)行標(biāo)識。 在討論人工智能（AI）或深度學(xué)習(xí)時，經(jīng)常會出現(xiàn)“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“黑箱”、“標(biāo)注”等術(shù)語。這些概念對非專業(yè)
2025-09-10 17:38:45771 
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