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  《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》算法偽代碼匯總

  目錄 第三章 線性模型 ? ? ? ? 算法3.1 兩類感知器的參數(shù)學(xué)習(xí)算法 ????????算法3.2? 一種改進(jìn)的平均感知器參數(shù)學(xué)習(xí)算法 ????????算法3.3 廣義感知器參數(shù)學(xué)習(xí)算法 第四章 前反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? ? ? ? 算法4.1 使用反向傳播算法的隨機(jī)梯度下降訓(xùn)練過程 ?第七章 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

  2024年02月11日

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• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法匯總：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)及其它

  根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域，人們首先會考慮算法的學(xué)習(xí)方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有幾種主要的學(xué)習(xí)方式。將算法按照學(xué)習(xí)方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來

  2024年01月17日

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  ChatGPT 國內(nèi)鏡像獨(dú)家匯總：發(fā)現(xiàn)最優(yōu)秀的人工智能對話體驗

  Tomchat：點擊傳送 支持gpt4 / gpt-3.5 / claude 支持 AI繪畫 每天十次免費(fèi)使用機(jī)會 無需魔法 wuguokai 這個網(wǎng)站是設(shè)計模式老師推薦的，不強(qiáng)制用戶。并且滿足毫秒級響應(yīng)。 https://chat.wuguokai.cn AIDuTu 無需登錄，直接使用，挺好的 https://chat.jubianxingqiu.com/

  2024年02月11日

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  神經(jīng)影像腦網(wǎng)絡(luò)圖、brain map可視化匯總

  神經(jīng)影像可視化構(gòu)成了科學(xué)結(jié)果解釋和交流的核心，也是數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的基石。 通常，這些圖像和圖形是通過手動更改圖形用戶界面 (GUI) 上的設(shè)置來生成的。 現(xiàn)在存在許多有據(jù)可查的基于代碼的大腦可視化工具，允許 5 個用戶直接在 R、Python 和 MATLAB 環(huán)境中以編程方式生成

  2024年02月14日

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  2024年02月09日

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  【AI】深度學(xué)習(xí)——前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——全連接前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Network,FNN）也稱為多層感知器（實際上前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多層Logistic回歸模型組成） 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，各個神經(jīng)元屬于不同的層 每層神經(jīng)元接收前一層神經(jīng)元的信號，并輸出到下一層 輸入層：第0層 輸出層：最后一層 隱藏層：其他中間層 整個網(wǎng)絡(luò)

  2024年04月12日

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  使用ChatGPT進(jìn)行AI對話

  ChatGPT是美國人工智能研究實驗室OpenAI新推出的一種人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，使用了Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，也是GPT-3.5架構(gòu)，這是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的模型，擁有語言理解和文本生成能力，尤其是它會通過連接大量的語料庫來訓(xùn)練模型，這些語料庫包含了真

  2023年04月08日

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  基于ChatGPT用AI實現(xiàn)自然對話

  ChatGPT是當(dāng)前自然語言處理領(lǐng)域的重要進(jìn)展之一，通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的方式，ChatGPT可以生成高質(zhì)量的文本，可應(yīng)用于多種場景，如智能客服、聊天機(jī)器人、語音助手等。本文將詳細(xì)介紹ChatGPT的原理、實戰(zhàn)演練和流程圖，幫助讀者更好地理解ChatGPT技術(shù)的應(yīng)用和優(yōu)勢。 在當(dāng)今快

  2024年02月01日

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• AI五大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

  多層感知器(MLP)是一類前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。感知器這個術(shù)語具體是指單個神經(jīng)元模型，它是大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前體。 MLP包括節(jié)點的三個主要層：輸入層、隱藏層和輸出層。在隱藏層和輸出層中，每個節(jié)點都被視為使用非線性激活函數(shù)的神經(jīng)元。MLP使用一種稱為反向傳播的監(jiān)督式

  2024年02月06日

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  【AI】深度學(xué)習(xí)——循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  神經(jīng)元不僅接收其他神經(jīng)元的信息，也能接收自身的信息。 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）是一類具有短期記憶能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以更方便地建模長時間間隔的相關(guān)性 常用的參數(shù)學(xué)習(xí)可以為BPTT。當(dāng)輸入序列比較長時，其計算時間和空間要求隨時間線性增長，可以

  2024年02月07日

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