神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等），神经网络模型构建时首先将数...
利用神经网络来进行运算是深度学习的核心也是它脱胎于机器学习的核心。同样是学习,深度学习则可以学习到事物背后的抽象规律,从而可以处理更形而上的问题,比如NLP自然语言处理、CV计算机图像领域、自动驾驶、医学影像分析等领域。 从概念上来看,即使深度学习是机器学习的子集,但两者却有着明显的区别。其中最核心的区别是,...
深度学习是一类机器学习算法,使用多层神经网络从原始输入中逐步提取更高层次的特征。深度学习中的形容词 「深度」 指的是在神经网络中使用多个层。由此可见,深度学习应该可以说是约等于深度神经网络的。但是到底多少层才是 「深」,并没有一个很确切的定论,一般只有一两层隐含层的神经网络,通常会被认为是浅层神经网...
人工智能(AI)是一种技术和方法论，用于使计算机系统表现出人类智能的能力。机器学习(ML)、深度学习(DL)和神经网络(NN)都是 AI 的分支领域。机器学习是人工智能的一部分，是通过对数据的分析和模式识别来实现自主学习的方法。在机器学习中，计算机通过从数据中学习来改进自身算法的性能，这些算法可以用于各种任务，...
梯度下降法(gradient descent)是一个最优化算法,常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。顾名思义,梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值(也可以沿梯度上升方向求解极大值)。其迭代公式为 \[a_{k+1} = a_{k} + \rho_k s^{-(k)} \] ...
神经网络是一种受人类大脑结构和功能启发的机器学习算法。神经网络由层层组织的相互连接的节点(神经元)组成。每个神经元接收来自其他神经元的输入，并在将其传递到下一层之前对输入进行非线性变换。有几种类型的神经网络，包括:前馈神经网络:信息只向一个方向流动，即从输入层流向输出层。它们通常用于分类和回归任务。...
一.背景 在当今数字化浪潮中，神经网络和机器学习已成为科技领域的中流砥柱。它们作为人工智能的支柱，...
前言: 关于“神经网络”这个词想必对人工智能感兴趣额的早已经熟得不能再熟悉了,在机器学习和认知科学领域,人工神经网络(artificial neural network,缩写ANN),简称神经网络(neural network,缩写NN)或类神经网络,是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行...
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。它模仿人脑...
机器学习(Machine Learning):机器学习是人工智能的一个重要分支,它通过使用算法和模型,使计算机系统能够从数据中学习并提高性能,而无需显式地进行编程。 深度学习(Deep Learning):深度学习是机器学习的一种特定形式,它使用深层神经网络来模拟和解决复杂问题。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著...