神经网络（Neural Network，NN）是深度学习的核心。它是由多个层次的神经元组成的，每一层都执行特定的计算任务，并将计算结果传递给下一层。神经网络可以被训练来解决各种任务，如图像分类、语音识别和自然语言处理等。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...
神经网络(Neural Networks):神经网络是深度学习的基础,它模拟人脑的神经元结构,由多个层次的神经元组成。深度学习中的深度指的是神经网络有多个隐藏层,允许模型学习更复杂的表示。 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN):CNN是一种专门用于处理和分析具有网格状结构的数据,如图像和视频的神经网络。它在计算机...
人工智能AI:模拟人脑,辨认哪个是苹果,哪个是橙子。 机器学习ML:根据特征在水果摊买橙子,随着见过的橙子和其他水果越来越多,辨别橙子的能力越来越强,不会再把香蕉当橙子。 机器学习强调“学习”而不是程序本身,通过复杂的算法来分析大量的数据,识别数据中的模式,并做出一个预测--不需要特定的代码。在样本的数量不断...
人工智能AI:模拟人脑,辨认哪个是苹果,哪个是橙子。 机器学习ML:根据特征在水果摊买橙子,随着见过的橙子和其他水果越来越多,辨别橙子的能力越来越强,不会再把香蕉当橙子。 机器学习强调“学习”而不是程序本身,通过复杂的算法来分析大量的数据,识别数据中的模式,并做出一个预测--不需要特定的代码。在样本的数量不断...
有三个词,这两年出现的频率越来越高:人工智能(AI),机器学习(ML),深度学习(DL),到底他们哥仨是什么关系?今天小编化繁为简,用几张图带你迅速看明白。关系如图,从提出概念的时间上来看也很清楚: 人工智能AI:模拟人脑,辨认哪个是苹果,哪个是橙子。 机器学习ML:根据特征在水果摊买橙子,随着见过的橙子和其他水果越...
人工智能(artificial intelligence,AI)近来一直受媒体大肆炒作。机器学习、深度学习和人工智能都出现在不计其数的文章中。大家如何能够快速理解机器学习(ML)与深度学习(DL)的核心概念,立刻入门,作者通过本笔记与大家一同探讨。 1. 人工智能、机器学习、深度学习的三者关系 ...
2 机器学习（ML）：从数据中自动提取模式的一种方法，用于训练计算机模型，以便能够进行预测和决策。3 深度学习（DL）：一种机器学习方法，它利用深层神经网络来执行复杂的学习任务。4 神经网络（NN）：一种模仿人类大脑神经元组织的计算模型。5 自然语言处理（NLP）：计算机对自然语言的处理，包括语音识别、自然...
ZSL:零样本学习(Zero-shot Learning),是ML的一个分支,是指让机器通过已知类别的数据集,学习未知类别的数据特征和分类能力的技。 NLG:自然语言生成(Natural Language Generation),是NLP的一个分支,是指让机器根据数据或逻辑生成自然语言的技术。 CNN:卷积神经网络(Convolutional Neural Network),是DL的一个分支,是指...
同时 ML 模型已经发展成可以进行远程监控预测并报警的系统。临床中患者 ECG 信号的时程不一,使机器接受不同长度的数据不仅避免了医生来选择,还能提高检测的准确性。Yao 等则提出了一种 ATI-CNN(attention-based time-incremental convolutional neural network)新型算法,利用 CNN、长短记忆网络和一个集中模块综合了 ...