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...
深度学习的核心是人工神经网络,虽然我们知道每一个人工神经元与人脑中的神经元可以一一对应,甚至可以用公式和数值去描述来解释运算逻辑。但我们仍然无法知道大脑中几百上千亿个神经元组成的超级复杂的数以万亿级的神经网络中具体的电信号是怎样一条一条传播的,从而导致大脑能看懂眼前的物体是一只猫或是一只狗。但我们...
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，...
Transformer是一种基于注意力机制的序列模型，最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer仅使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列和输出序列，因此可以并行计算，极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。1. 自注意力机制 ...
思考人工智能、机器学习、深度学习和神经网络的最简单方法是将它们视为一系列从最大到最小的人工智能系统，每个系统都包含下一个系统。人工智能是总体系统。机器学习是人工智能的一个子集。深度学习是机器学习的一个子领域，神经网络构成了深度学习算法的支柱。神经网络的节点层数或深度将单个神经网络与深度学习算法区分...
为了应对这些复杂的问题,科学家们设计了神经网络算法,你在网上搜索人工智能、机器学习、深度学习等关键词时,可能经常会看到这张图,这就是一张神经网络图,其中每一个圆圈叫做一个神经元。 单层神经网络 神经网络的开创来源于人类对生物大脑的认识。人脑中有数百亿个神经元细胞,每个神经元细胞前方有有树突用于接收信号...
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...
也就是说,机器学习是人工智能的一个子领域。 深度学习是机器学习的一个子领域,神经网络构成了深度学习算法的支柱。 事实上,区分单个神经网络与深度学习算法的,是神经网络的节点层数或深度,深度学习算法必须超过三层。 什么是神经网络? 神经网络——更具体地说,人工神经网络 (ANN)——通过一组算法模拟人脑。 在基本...
神经网络（Neural Networks，简称NN），也称为人工神经网络 (ANN) 或模拟神经网络(SNN)，是机器学习(ML...