神经网络是深度学习的基本组成部分,它是由多个神经元组成的网络。神经网络可以用于监督学习和无监督学习等任务。 神经网络通过学习数据来调整神经元之间的连接权重,从而实现模式识别和预测等功能。神经网络的结构和参数可以通过训练来自适应地调整,从而使网络具有更好的性能和泛化能力。 强化学习: 强化学习是一种通过智能...
(BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等)、生成式模型(变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等)、目标检测算法(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等)、图神经网络(GCN、GAT、GIN等)、强化学习(Q-Learning、DQN等)、深度学习模型可解释性与可视化方法(CAM...
这些神经元自身有目标,它们想要连接其他神经元,它们想要为整个网络做出贡献。我将展示一些关于传统深度学习的新的证据问题。这是我们几个月前在《Nature》杂志上发表的证据,我们展示了深度学习在持续监督学习中会失去可塑性。 其次,我们已经展示了深度学习在长时间的强化学习中可能会崩溃。这些问题已经得到了解决。我们通...
深度学习是生成式AI的核心技术之一。 神经网络:一种模拟人脑神经元的计算模型,能够模拟人类的感知和认知过程。深度学习中使用的神经网络通常包含多个隐藏层,称为“深度”神经网络。 生成对抗网络(GAN):一种用于生成新数据的神经网络架构,由两个神经网络组成:一个是生成器,另一个是判别器。生成对抗网络通过让两个网络...
生成式AI首先通过深度学习从大量数据中学习到数据的内在结构和规律,然后利用强化学习来探索最优的行为策略,最后通过神经网络生成新的、符合要求的数据。 回顾历史,生成式AI的发展可追溯到20世纪50年代。当时的科学家们开始研究如何让计算机产生艺术作品。然而,由于计算能力的限制,这一领域的发展一直较为缓慢。直到2006年...
【2025版】李宏毅机器学习系列课程!涵盖机器学习,深度学习、神经网络算法、强化学习、计算机视觉、自然语言处理、大模型等多个人工智能核心知识点!就怕你学不会! 8.6万 205 61:01:40 App 【李宏毅】2024年公认最好的【机器学习】教程!从入门到进阶,一套全解决!2024机器学习算法-附带课件代码 3.4万 123 01:33:...
机器学习算法真不难啊!用100集逐层分解线性回归、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯、支持向量机等,原理+代码复现!深度学习|pytorch|AI 1725 -- 1:04 App 强化学习 is so back? 495 15 2:40:56 App 【强化学习玩游戏】1小时居然就学懂了深度强化学习DQN算法原理及实例演示!深度学习+神经网络 21...
深度学习(DL)是神经网络的一个分支,它使用深层神经网络(DNN)来进行学习。深度学习通过多层神经元来提取数据的高级抽象特征,从而在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。 强化学习(RL)则是机器学习的另一个子领域,它关注智能体(agent)如何在环境中采取行动以最大化某种累...
一. 深度学习及其适用范围 大数据造就了深度学习,通过大量的数据训练,我们能够轻易的发现数据的规律,从而实现基于监督学习的数据预测。 没错,这里要强调的是基于监督学习的,也是迄今为止我在讲完深度学习基础所给出的知识范围。 基于卷积神经网络的深度学习(包括CNN、RNN),主要解决的领域是图像、文本、语音,问题聚焦在...
【导读】复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者邱锡鹏(http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/)老师撰写的《神经网络与深度学习》书册,是国内为数不多的深度学习中文基础教程之一,每一章都是干货,非常精炼。邱老师在今年中国中文信息学会《前沿技术讲习班》做了题为《深度学习基础》的精彩...