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...
强推!不愧是李飞飞,一口把深度学习、计算机视觉、神经网络、图像处理、图像分割、目标检测、物体识别给讲透了,新手小白秒上手!-人工智能/计算机视觉 14.6万 673 95:32:17 App 【全300集】不愧是李宏毅教授!一口气把机器学习、深度学习、强化学习、神经网络、生成式AI给讲透了!存下吧,真的比啃书好多了!(AI人工...
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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...
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一、机器学习常用的开源框架和库 1. Scikit-learn 2. Mahout 3. MLlib / spark.ml 4. 其他 二、深度学习常用的开源框架和库 1. TensorFlow 2. Keras 3. PyTorch 4. Caffe 5. 其他 三、强化学习常用的开源框架和库 1. OpenAI Gym 2. OpenAI Baseline ...
机器学习[1]是实现人工智能的重要技术,采用算法解析观测到的大量数据,从中学习出更具一般性的规律,然后对真实世界中的事件作出预测。典型的机器学习算法包括决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机[2]、朴素贝叶斯等。机器学习领域有一个经典共识,即数据和特征决定了机器学习性能的上限,而模型和算法只是不断朝着这个...
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