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• 人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

  2023年09月13日

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  【可樂薦書】人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

  本欄目將推薦一些經(jīng)典的、有趣的、有啟發(fā)性的書籍，這些書籍涵蓋了各個領(lǐng)域，包括文學(xué)、歷史、哲學(xué)、科學(xué)、技術(shù)等等。相信這些書籍不僅可以讓你獲得知識，還可以讓你感受到閱讀的樂趣和魅力。 今天給大家推薦的書籍是：《人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》 凡事都要打好基礎(chǔ)，

  2024年02月07日

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• 人工智能中的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

  2023年09月11日

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• 人工智能之?dāng)?shù)學(xué)基礎(chǔ)【牛頓法】

  簡述 牛頓法常用來求解無約束非線性規(guī)劃問題，它利用目標函數(shù)的二次泰勒展開式構(gòu)造搜索方向。 無約束非線性規(guī)劃問題 ： m i n f ( x ) , x ∈ R n min f(x),quad x in R^n min f ( x ) , x ∈ R n 。如果目標函數(shù) f ( x ) f(x) f ( x ) 在 R n R^n R n 上具有 連續(xù)的二階偏導(dǎo)數(shù) ，其中 Hessian矩陣正定

  2024年02月20日

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• 【人工智能】AI寫作能力大比拼：《人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》寫下這本書的目錄。

  《人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》 第一章 人工智能與數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1.1 人工智能簡介 1.2 數(shù)學(xué)在人工智能中的作用 1.3 本書內(nèi)容概述 第二章 線性代數(shù)基礎(chǔ) 2.1 向量與矩陣 2.2 行列式與矩陣計算 2.3 線性方程組 2.4 矩陣分解與特征值分析 第三章 微積分基礎(chǔ) 3.1 導(dǎo)數(shù)與微分 3.2 積分學(xué)基礎(chǔ) 3.3 常

  2024年02月09日

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• 人工智能之?dāng)?shù)學(xué)基礎(chǔ)【最小二乘法】

  原理 最小二乘法由勒讓德（A.M.Legendre）于1805年在其著作《計算彗星軌道的新方法》中提出，主要思想是最小化誤差二次方和尋找數(shù)據(jù)的最佳匹配函數(shù)，利用最小二乘法求解未知參數(shù)，使得理論值與觀測值之差（即誤差，或稱為殘差）的二次方和達到最小，即： E = ∑ i = 1 n

  2024年02月21日

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• 【人工智能】關(guān)于人類大腦模型的一些數(shù)學(xué)公式

  關(guān)于人類大腦建模的數(shù)學(xué)公式主要涉及到神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、激活函數(shù)、學(xué)習(xí)算法等方面。這里是一些常見的數(shù)學(xué)公式（使用Markdown和LaTeX語法）。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的萬能逼近定理（Universal Approximation Theorem）是關(guān)于在一定條件下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逼近任意連續(xù)函數(shù)的定理。有多個版本的定理針

  2024年02月07日

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• 人工智能之?dāng)?shù)學(xué)基礎(chǔ)【共軛梯度法】

  簡述 共軛梯度法是利用目標函數(shù)的梯度逐步產(chǎn)生 共軛方向 并將其作為搜索方向的方法。 共軛梯度法是針對二次函數(shù) f ( x ) = 1 2 x T Q x + b T x + c , x ∈ R n f(x)=frac{1}{2}x^TQx+b^Tx+c,x in R^n f ( x ) = 2 1 ? x T Q x + b T x + c , x ∈ R n 的 無約束優(yōu)化問題 。此方法具有 存儲變量少 和 收斂速

  2024年02月20日

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• 【人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)】函數(shù)的光滑化(Smoothing)

  2024年02月07日

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• 【人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)】泰勒公式(Taylor Formula)

  Taylor Formula. 本文目錄： 泰勒公式 Taylor Formula 余項 Remainder 泰勒公式的應(yīng)用：Hard-Sigmoid與Hard-Tanh 泰勒公式(Taylor Formula) 是將一個復(fù)雜函數(shù)用一個 多

  2024年02月08日

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