摘要：
什么是自动编码器？ 自动编码器是重建输入的绝佳工具。简单来说，机器就是一个图像，可以生成一个密切相关的图片。这种神经网络中的输入是未标记的，这意味着网络能够在没有监督的情况下进行学习。更准确地说，输入由网络编码，仅关注最关键的特征。这是自动编码器因降维而流行的原因之一。此外，自动编码器可用于生成生成 阅读全文
摘要：
人工智能正成为大多数职业界的共同话题。我们已经听到很多关于可能和可能的失业的消极和可怕的预测，但事实很少，也不容易理解 你的意见？真的不重要 我们大多数人都对人工智能（AI）是否会“打败”我们有意见。在技术和政策领域尤其如此。 意见的一方宣称，当人工智能变得足够聪明以接管工作时，我们中的许多人或 阅读全文
摘要：
什么是机器学习 机器学习是计算机程序可以学习和适应新数据而不受人为干扰的概念。机器学习是人工智能（AI）领域，无论全球经济的变化如何，它都能使计算机的内置算法保持最新状态。机器学习 各个经济部门正在处理来自不同来源的不同格式的大量数据。由于逐步使用技术，大量数据（称为大数据）变得易于获取和访问。公司 阅读全文
摘要：
什么是人工智能 - AI 人工智能（AI）是机器中模拟智能的术语。这些机器被编程为像人一样“思考”并模仿一个人的行为方式。人工智能的理想特征是其合理化和采取最有可能实现特定目标的行动的能力，尽管该术语可以应用于任何表现出与人类思维相关的特征的机器，例如学习和解决问题。人工智能 - AI 人工智能的基 阅读全文
摘要：
什么是深度学习 深度学习是一种人工智能功能，它模仿人类大脑在处理数据和创建用于决策的模式时的运作。深度学习是人工智能AI中机器学习的一个子集，其具有能够从非结构化或未标记的数据无人监督地学习的网络。也称为深度神经学习或深度神经网络。打破深度学习 深度学习与数字时代同步发展，数字时代带来了各种形式和世 阅读全文
摘要：
递归神经网络 人类不会每时每刻都开始思考。当你阅读这篇文章时，你会根据你对之前单词的理解来理解每个单词。你不要扔掉所有东西，然后再从头开始思考。你的想法有持久性。 传统的神经网络不能做到这一点，这似乎是一个主要的缺点。例如，假设您想要对电影中每个点发生的事件进行分类。目前尚不清楚传统神经网络如何利用 阅读全文
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我很佩服你的计算方法的优雅; 在真正数学的马匹上穿越这些领域一定很好，而我们这样的人必须徒劳无功地走上这条路。 艾尔伯特爱因斯坦 卷积神经网络的结果 & 8195;& 8195;早些时候，我们提到最近使用卷积神经网络的计算机视觉突破。在我们继续之前，我想简要地讨论一下这些结果作为动机。 & 8195 阅读全文
摘要：
介绍 & 8195;& 8195;在过去几年中，深度神经网络已经导致各种模式识别问题的突破性结果，例如计算机视觉和语音识别。导致这些结果的基本组成部分之一是一种称为 卷积神经网络 的特殊 神经网络 。 & 8195;& 8195;在最基本的情况下，卷积神经网络可以被认为是一种使用相同神经元的许多相同 阅读全文
摘要：
& 8195;& 8195;如果您正在开发一个新的人工智能项目，但仍然没有决定使用哪种语言进行编程，本文就给你参考。 & 8195;& 8195;人工智能是工程学的一个分支，其基本目的是使计算机能够以与智能人类相似的方式智能思考。以下是最常用于制作AI项目的顶级语言： Python & 8195;& 阅读全文
摘要：
& 8195;& 8195;ANN（神经元）学习对于训练数据中的错误是鲁棒的，并且已经成功地应用于学习包含诸如解释视觉场景，语音识别和学习机器人控制策略之类的问题的实值，离散值和向量值函数。人工神经网络（ANNs）的研究部分受到以下观察的启发：生物学习系统是由大脑中相互连接的神经元非常复杂的网络构建 阅读全文