神经网 特征 过从 人工
特征量化编码入门指南
量化编码 目的：压缩特征，节省存储空间 向量（高维浮点）—-->码字的ID（一个整数） 通常放在索引项中 量化方法 向量量化VQ:k-means 迪卡尔积型（码字空间） >积量化（PQ）/OPQ/LOPQ 直和型：残差向量量化：RVQ 线性组合型：加性量化（AQ）、组合量化（CQ） 量化器目标：使均 ......
什么是人工智能幻觉？为什么AI会编造答案？丨曼孚科技
当我们欣赏由AI生成的艺术作品时，往往会被其美感和独特性所吸引，它以令人惊叹的创造力和智能对话能力，在艺术、写作、音乐等领域展现出巨大潜力，仿佛具备了人类的创作天赋。 然而，近期的一些事件引发了人们对AI系统输出准确性和可信度方面的关注，即“它自信地给出了看似正确实则错误的答案。” 有用户反映Cha ......
《python神经网络读书笔记》
感想： 人工智能 是一门古老的学科，意思是人为的创造出和人类相似的智能体。在很多科幻影视作品中都有描述，甚至有的影视作品中不是使用计算机来实现人工智能。但是实际上这门学科在21世纪之前一直没什么进展。20世纪时，这门学科的主要研究方向是通过写一些强制判断逻辑来模拟智能体。实现出来的智能体基本都属于人 ......
特斯拉神经网络初探
先递上特斯拉的AI 模型HydraNets（2020） 2022年，特斯拉宣布将在其自动驾驶车辆中发布一种全新的算法：Occupancy Networks，主要用来解决以下两个问题： 问题1：检测到的物体不是数据集中训练的对象； 问题2：在基于LiDAR的系统中，可以根据检测到的物体确定对象的存在 ......
神经网络优化篇：详解梯度检验（Gradient checking）
梯度检验 梯度检验帮节省了很多时间，也多次帮发现backprop实施过程中的bug，接下来，看看如何利用它来调试或检验backprop的实施是否正确。 假设的网络中含有下列参数，\(W^{[1]}\)和\(b^{[1]}\)……\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，为了执行梯度检验，首先要 ......
饮冰十年-人工智能-ArangoDB-02-AQL vs SQL
上一篇： 饮冰十年-人工智能-ArangoDB-01-初识ArangoDB 一、SQL 和 AQL 如果您使用过 MySQL、MariaDB 或 PostgreSQL 等关系数据库管理系统 （RDBMS），那么您熟悉它们的查询语言，即 SQL（结构化查询语言）。 ArangoDB 的查询语言称为 A ......
饮冰十年-人工智能-ArangoDB-01-初识ArangoDB
引言： 在当今不断发展的数据库领域，多模型数据库引起了广泛关注。其中，ArangoDB作为一种多模型数据库，吸引了众多开发者和企业的目光。本文将介绍初学者如何入门ArangoDB，以及它为什么在当今数据管理场景中占据重要地位。 官网链接： ArangoDB Documentation 一、Arang ......
2024 南阳师范学院 人工智能与软件工程学院 电子信息
电子信息专业硕士学位点介绍 计算机科学与技术学院拟招收电子信息专业硕士学位研究生，专业代码为0854，学制三年。电子信息专业硕士学位点围绕河南省创新驱动、科教兴省、人才强省战略，面向建设先进制造业强省、建设现代化基础设施体系、建设数字河南、加强水源地生态环境保护等重大需求，培养热爱祖国，拥护中国gc ......
南阳师范学院 人工智能与软件工程学院
南阳师范学院计算机应用专业创办于1995年，1999年8月独立设置计算机系。现有计算机科学与技术、软件工程、网络工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、智能科学与技术6个本科专业。2013年开始招收生物信息工程研究生，2020年获批电子信息硕士点。 计算机科学与技术学院计算机应用专业始建于 1995 ......
python面向对象的三大特征
【三大特征】 （封装） 案例： 隐藏属性的特点： 【继承】 （定义） （继承的格式：单继承和多继承） 案例： （继承下的属性查找） ......
图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合
图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......
AI-人工智能大模型
大模型 1.NLP 模型 GPT ：OpenAI的GPT系列 ChatGPT BERT：Google 基于 Transformer (变换器)的双向编码器表示 (BERT) 技术由 Google 开发, 通过在所有层中共同调整左右情境,利用无标记文本预先训练深度双向表示 Gemini llama M ......
神经网络优化篇：详解梯度的数值逼近（Numerical approximation of gradients）
在实施backprop时，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是确保backprop正确实施。因为有时候，虽然写下了这些方程式，却不能100%确定，执行backprop的所有细节都是正确的。为了逐渐实现梯度检验，首先说说如何计算梯度的数值逼近。 先画出函数\(f\)，标记为\(f\left( \thet ......
人工智能导论期末要点突击
概念总结 明确关系，理解要义，乱杀！@萌狼蓝天 产生式 明确产生式的基本形式，优点、缺点。 了解蕴含式和产生式的区别 产生式的基本形式：P→Q (IF P THEN Q) 优点：清晰性、模块性、自然性 缺点：难以扩展、规则选择效率较低 蕴含式 蕴含式是产生式的一种特殊情况。 蕴含式：只能表示精确性知 ......
人工智能导论期末复习题
1956年，在达特茅斯会议上，麦卡锡提议用AI作为这一交叉学科，标志着人工智能学科的诞生。麦卡锡也被称为人工智能之父。P3 1950年，阿兰﹒图灵提出了图灵测试，为智能提供一个满足可操作要求的定义。图灵测试用人类的表现来衡量假设的智能机器的表现。P3 人工智能的产生和发展经历了哪几个阶段？P5 孕育 ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
人工智能、算力、算法与数据的浅析
前言 人工智能、算力、算法和大数据这几个词出现的频率越来越高。在大环境的驱使下，笔者曾对“人工智能”产生了浓厚的兴趣，但这又好像空中楼阁，想到人工智能的实际应用、人工智能时如何改变我们的生活时大脑又是一片空白。因此笔者对这几个当红概念以及它们之间的关系做了较为全面的理解和研究，并以相对直白的语言进行 ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
游戏开发中的人工智能革新
在当今的游戏产业中，人工智能（AI）技术的应用已经成为推动创新和改善玩家体验的关键因素。AI在游戏开发中的使用不仅仅局限于创造更智能的NPC或提升游戏图像质量，它还扩展到了游戏内的经济系统，特别是在大型多人在线角色扮演游戏（MMORPG）中。 AI在游戏设计中的应用 AI在游戏设计中的应用确实是多方 ......
特征工程
通过结合方差阈值、特征相关性分析、单因素统计测试、递归特征消除和特征重要性等特征选择方案，在减少特征数量的同时，最大限度地保留对目标变量的关键信息，从而提升模型的效率、可解释性，并防止过度拟合的发生。 一、特征相关性分析 计算各个特征之间的相关性（可用皮尔逊相关系数）。如果有相关系数较高的两个特征， ......
数据预处理——特征缩放
特征缩放（feature scaling）是在机器学习中常用的数据预处理步骤，是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。 为什么要特征缩放？考虑一下 kNN 算法，如果我们有两个特征，特征 A 的取值范围在 [1，10]，特征 B 的取值范围在 [1, 100000]。那么在计算欧式距离时，特征 A ......
神经网络优化篇：详解神经网络的权重初始化（Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients）
神经网络的权重初始化 这是一个神经单元初始化地例子，然后再演变到整个深度网络。 来看看只有一个神经元的情况，然后才是深度网络。 单个神经元可能有4个输入特征，从\(x_{1}\)到\(x_{4}\)，经过\(a=g(z)\)处理，最终得到\(\hat{y}\)，稍后讲深度网络时，这些输入表示为\(a ......
openstack——云计算、大数据、人工智能（15）
一、互联网行业及云计算 在互联网时代，技术是推动社会发展的驱动，云计算则是一个包罗万象的技术栈集合，通过网络提供IAAS、PAAS、SAAS等资源，涵盖从数据中心底层的硬件设置到最上层客户的应用。给我们工作生活提供服务！ 1、互联网大事记 1936年 英国数学家A.M.Turing发明图灵机，为现代 ......
对神经网络的初步理解
神经网络就是，比如说，我们输入一张图片，这张图片的话比如说是100X100像素值，比如有一层神经网络与之对应，其中里面的每个神经元都是一个数值（激活值）为（0，1）的个体，颜色越亮越接近1，颜色越暗越接近0，然后那层神经网络的每个神经元的不同的激活值就可以大概地组成一张图像，然后比如输出层要输出一个 ......
杰出人物的十大特征，你具备几种？
杰出人物的十大特征，你具备几种？ 来源:中国心理网 加入日期:2016/09/30 阅读次数:229 字体：[小 大 ] <span '="">[上一篇]<span '=""> [下一篇] 美国著名心理学家马斯洛十分重视人"对于天赋能力潜力的充分开拓利用"。经过对大量杰出人物的调查研究，他发现这些人 ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......
神经网络优化篇：详解梯度消失/梯度爆炸（Vanishing / Exploding gradients）
梯度消失/梯度爆炸 训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。 接下来，将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。 ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
PyTorch 神经网络基础
模型构造 在代码里 任何一个层或者神经网络都应该是Module的子类 通过继承nn.Module 可以更灵活的去自定义我们的操作 参数管理 自定义层 带参数的层需要给出输入的维度和输出的维度 读写文件 ......