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• 人工智能的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

  人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一種模擬人類智能的技術(shù)，具有以下優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)： 優(yōu)點(diǎn)： 高效性：人工智能可以在短時(shí)間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)，提高工作效率。 精度高：人工智能可以通過算法和模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測，準(zhǔn)確性高。 自動(dòng)化：人工智能可以自動(dòng)完成一些

  2024年02月03日

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  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三個(gè)要素,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三要素是指

  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要架構(gòu)是由神經(jīng)元、層和網(wǎng)絡(luò)三個(gè)部分組成。整個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含一系列基本的神經(jīng)元、通過權(quán)重相互連接。神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最基本的單元。 單元以層的方式組，每一層的每個(gè)神經(jīng)元和前一層、后-層的神經(jīng)元連接，共分為輸入層、輸出層和隱藏層，

  2024年02月10日

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  人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念股,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片概念股

  人工智能包含硬件智能、軟件智能和其他。 硬件智能包括：漢王科技、康力電梯、慈星股份、東方網(wǎng)力、高新興、紫光股份。 軟件智能包括：金自天正、科大訊飛。 其他類包括：中科曙光、京山輕機(jī)。 谷歌人工智能寫作項(xiàng)目：小發(fā)貓 1、蘇州科達(dá)：蘇州科達(dá)科技股份有限公

  2024年02月07日

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  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN

  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈感來自其生物學(xué)對應(yīng)物。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使大腦能夠以復(fù)雜的方式處理大量信息。大腦的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大約1000億個(gè)神經(jīng)元組成，這是大腦的基本處理單元。神經(jīng)元通過彼此之間巨大的連接（稱為突觸）來執(zhí)行其功能。 人體神經(jīng)元模型如下圖所示： 接收區(qū)（

  2024年02月11日

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  人工智能-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  目錄 1 神經(jīng)元 2 MP模型 3 激活函數(shù) ? ? ? 3.1 激活函數(shù) ? ? ? 3.2 激活函數(shù)作用 ? ? ? 3.3?激活函數(shù)有多種 4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 6、存在的問題及解決方案 6.1 存在問題 6.2 解決方案-反向傳播 ? ? ? ?神經(jīng)元是主要由 樹突、軸突、突出 組成， 樹突 是從上面接收很

  2024年02月16日

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  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  ?? CV專欄 ?? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 即 模型 ?? 輸入 四個(gè)參數(shù) -- 結(jié)果 ?? 模型訓(xùn)練(學(xué)習(xí)) 例子 ?? 模型的 輸入x 乘 權(quán)值ω 減去 閾值θ -- 激活函數(shù) f ?? 輸出 yi （向下傳遞 或 直接輸出） ?? 多個(gè)神經(jīng)單元 有機(jī)組合 ?? 輸入層 -- 隱層 -- 輸出層 ? 調(diào)整 權(quán)值和閾值 使得模型準(zhǔn)確 ?? 樣本

  2023年04月24日

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  人工智能 -- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  什么是人工智能？通俗來講，就是讓機(jī)器能像人一樣思考。這個(gè)無需解釋太多，因?yàn)橥ㄟ^各種科幻電影我們已經(jīng)對人工智能很熟悉了。大家現(xiàn)在感興趣的應(yīng)該是——如何實(shí)現(xiàn)人工智能？ 從1956年夏季首次提出“人工智能”這一術(shù)語開始，科學(xué)家們嘗試了各種方法來實(shí)現(xiàn)它。這

  2024年02月05日

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• 人工智能：CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的知識梳理

  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），也被稱為ConvNets或Convolutional Neural Networks，是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，主要用于處理和分析具有網(wǎng)格狀結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，特別是圖像和視頻數(shù)據(jù)。CNN 在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中表現(xiàn)出色，因?yàn)樗鼈兡軌蛴行У夭东@和識別圖像中的特征，具有平移不變性（transla

  2024年02月05日

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  人工智能-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  ? ? ? ? 人和動(dòng)物如何把看到的圖像轉(zhuǎn)化為大腦中的一個(gè)概念？ ? ? ? ? 我們知道計(jì)算機(jī)是把圖轉(zhuǎn)換為一大堆數(shù)字，通過訓(xùn)練可以知道這堆數(shù)字代表什么含義。但通過前面學(xué)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和梯度下降法的方法訓(xùn)練費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且一旦圖片進(jìn)行改變?nèi)缈s放、旋轉(zhuǎn)或其他變換，

  2024年02月16日

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  實(shí)驗(yàn)10 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1)

  1. 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?①理解并掌握誤差反向傳播算法； ②能夠使用單層和多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成多分類任務(wù)； ③了解常用的激活函數(shù)。 2. 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 ①設(shè)計(jì)單層和多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并使用TensorFlow建立模型，完成多分類任務(wù)； ②調(diào)試程序，通過調(diào)整超參數(shù)和訓(xùn)練模型參數(shù)，使模型在測

  2024年02月04日

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