在本专栏的后续文章中，我们将深入探讨深度学习的各种算法原理，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。...【查看原文】
1、什么是深度学习 1.1、机器学习 图1：计算机有效工作的常用方法：程序员编写规则（程序），计算机遵循这些规则将输入数据转换为适当的答案。这一方法被称为符号主义人工智能，适合用来解决定义明
深度学习机器学习人工智能
京东云开发者 2024-08-08
机器学习是人工智能领域的重要分支，它通过从数据中学习，以自主提高性能的方式进行决策和预测。机器学习通常涉及数据处理、特征提取、模型训练和测试等技术，它在许多领域都有着广泛的应用，例如图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统、医疗诊断和金融分析等。机器学习的基本概念：数据集：机器学习模型的训练和测试依赖于数据。数据集是一组已标记的数据，通常由输入特征和相应的输出标签组成。特征：输入数据的属性或特征通常是数值或离散值，例如图像的像素值或文本中的单词。模型：机器学习模型是对数据进行训练的算法或技术，它可以根据输入
人工智能医疗金融机器学习
哔哩人工智能学院 2023-02-18
这一小节我们来了解一下深度学习的发展历程：深度学习作为人工智能的重要分支，它的发展可以追溯到20世纪50年代。下面是一些重要的时间线和里程碑事件，它们见证了深度学习的发展历程：1950年，Alan Turing发表了关于人工智能的文章，提出了“图灵测试”的概念。1957年，Frank Rosenblatt发明了最早的人工神经网络——感知机。1986年，Hinton等人发明了反向传播算法，使得深度学习的训练变得更加高效。1997年，Hinton等人在图像识别方面取得了突破性进展，使得深度学习成为当时最有前途
人工智能深度学习
梗直哥丶 2023-01-13
统计学习可以理解为在机器学习的学科下,利用统计学知识和数值型数据来进行机器学习（或优化）。当然对于机器学习来说，除了统计学习还有其他的学习方法。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学主要分为描述统计学和推断统计学
机器学习
Hi小朱_ 2023-05-28
深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本文大部分内容参考《深度学习》书籍，从中抽取重要的知识点，并对部分概念和原理加以自己的总结。
嵌入式视觉 2023-02-07
Langchain是大模型领域一个较为完善的外部工具链，包含LLM前沿最新的功能,简单介绍Langchain的基本元素。
nullskymc 2024-11-02
首个针对子宫内膜异位症的非激素疗法。
以明科技 2024-11-02
大模型推理领域的思维链是一个常用的优化技巧，本文将其进行了拓展和一般化，考虑树结构的思维树，在解决复杂推理任务时表现出了远超一般思维链的性能表现。
Q同学 2024-11-02
忙而不乱。
神译局 2024-11-02
Go 语言入门指南：基础语法和常用特性解析 1. 安装和配置Go环境 安装Go：访问Go官网下载对应操作系统的安装包，并按照指引完成安装。 配置环境变量：确保GOPATH和GOROOT环境变量已正确设
谨慎谦虚 2024-11-02
临颍，我看中！
正解局 2024-11-02
我们在做市场调研时，需要进行市场细分才能进行后续的步骤。本文分享了四个不同的市场细分维度，可以帮助大家进行划分。
外贸小巨熊 2024-11-02
Hailuo AI是MiniMax开发的AI视频生成平台，采用Mixture of Experts (MoE)模型，能用户提供快速高质量的视频生成体验。通过与其他视频模型对比，了解其工作原理和优势
AI小夜 2024-11-02
一、前言 提到 JS 的深拷贝，你的脑海里可能会自动的浮现两个实现方式： JSON.parse(JSON.stringify(obj)) lodash 的 cloneDeep 上述两种深拷贝的方式都有
让我看看发生了神马 2024-11-02
在编程中，可以巧妙利用 ASCII 码解题。作为大一新生，accll码给我提供了很多新的解题思路。。
DaWang91 2024-11-02
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