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深度学习深度学习的概念源于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。不过在叫法上，很多深度学习算法中都会包含”神经网络”这个词，比如：卷积神经网络、循环神经网络。所以，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。传统机器学习VS深度学习相同点在数据准备和预处理方面，两者是很相

前言：深度学习通过训练深层神经网络模型，可以自动学习和提取数据的特征，包括更准确的图像识别、自然语言处理、医学诊断等方面的应用。文章目录序言背景算法的创世纪技术支持应用领域程序员如何学总结序言深度学习是一种机器学习方法，其目标是通过模拟人脑神经网络的结构和功能，让机器能够从大量的数据中自动学习和提取

    一、神经网络模型    神经网络（NeuralNetworks）是从微观结构与功能上对人脑神经系统进行模拟而建立起来的数学模型，它具有模拟人脑思维的能力，其特点主要是具有非线性特性、学习能力和自适应性等，是模拟人

文章目录前言一、遗传算法描述二、优化思路三、完整代码预测结果 前言首先需要安装一下遗传算法工具箱，可参考这篇博客MATLAB遗传算法工具箱安装包及安装方法（图解）_周杰伦今天喝奶茶了吗的博客-CSDN博客_matlab遗传算法工具箱安装本模型可以结合自己的数据集进行预测，需要自行修改的地方

目录==1.预测模型==1.1神经网络预测1.2灰色预测1.3拟合、插值预测（线性回归）1.4时间序列预测1.5马尔科夫链预测1.6微分方程预测1.7Logistic回归（逻辑回归）1.8线性回归总结应用场景：==2.分类模型==2.1贝叶斯分类2.2支持向量机SVM2.3聚类分析（Hierarch

摘要：本篇文章将分享图像分类原理，并介绍基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例。本文分享自华为云社区《[Python图像处理]二十六.图像分类原理及基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例丨【百变AI秀】》，作者：eastmount。一.图像分类图像分类（ImageClassification）是

BP神经网络主要用于预测和分类，对于大样本的数据，BP神经网络的预测效果较佳，BP神经网络包括输入层、输出层和隐含层三层，通过划分训练集和测试集可以完成模型的训练和预测，由于其简单的结构，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用，但是也存在着一些缺陷，例如学习收

本博客主要分为两部分：1、PINN模型论文解读2、PINN模型相关总结第一部分：PINN模型论文解读一、摘要基于物理信息的神经网络（Physics-informedNeuralNetwork，简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，同时尊重由一般非线性偏微分方程描述的任何给定的物理规

文章目录FederatedGraphNeuralNetworks:Overview,TechniquesandChallenges论文信息摘要主要内容Afederatedgraphneuralnetworkframeworkforprivacy-preservingpersonalization论文

人工智能助力古彝文识别，推动传统文化传承0.前言1.古彝文1.1古彝文介绍1.2古彝文识别的重要意义1.3古彝文识别的挑战2.古彝文识别国内外研究进展3.基于深度学习的古彝文识别3.1深度学习简介3.2基于深度学习的古彝文识别模型架构4.古彝文识别进展与展望小结相关链接0.前言古彝文作为世界上最古老

Python之于机器学习，可以说是最为锋利的武器；而机器学习之于Python，则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成，以至于一提到机器学习，人们自然而然的就想到了Python，虽然有些狭隘，但是背后也有其存在的必然性！今天我们就来介绍2021年最为重要的10个Python机器学习相关的第三方库，

FacebookAI研究院的首席AI科学家YannLeCun认为，AR(增强现实)眼镜有望成为机器学习从业者的理想挑战目标——一个杀手级应用，因为它涉及了多个未解决的问题。完美的AR眼镜需要把对话式AI、计算机视觉和其他复杂系统结合起来，这些系统必须能够像眼镜那样小巧，便于操作。低功耗AI不可或缺，

神经网络是线性模块和非线性模块的巧妙排列。当聪明地选择并连接这些模块时，我们就得到了一个强大的工具来逼近任何一个数学函数，如一个能够借助非线性决策边界进行分类的神经网络。运行代码的步骤如下：复制git clone https://github.com/omar-florez/sc

神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务，很多人都对此表示惊叹。例如，著名的手写体数字识别教程很容易执行，但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下，仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。图片来源：Unsplash本文通过神经网络透明原则来揭示其“黑盒知识”，为

“人类的神经网络是如何运行的?”这个问题让很多数据科学家感到困惑。解释某个简单神经网络的工作机制非常容易，但是当某个计算机视觉项目中的层数增加1000倍时，该怎么办呢?终端用户想要了解模型是如何得到最终结果时，仅用纸和笔来解释深度神经网络的工作机制是行不通的。那么，如何让神经网络不再像“黑匣子”一样

大数据文摘出品编译：李雷、笪洁琼、云舟在过去几年中，如果你打开过浏览器，那么你肯定看到过几百回“神经网络”这个词。在这篇短文中，我将为你初步介绍这一领域和神经网络本身的背景信息。接下来的5分钟可能不会让你迅速成为这个领域的世界级专家，但让你经历一个意义非凡的入门阶段却是很简单的。另外，你还将学习到一

近几年来，兴起了一股人工智能热潮，让人们见到了AI的能力和强大，比如图像识别，语音识别，机器翻译，无人驾驶等等。总体来说，AI的门槛还是比较高，不仅要学会使用框架实现，更重要的是，需要有一定的数学基础，如线性代数，矩阵，微积分等。幸庆的是，国内外许多大神都已经给我们造好“轮子”，我们可以直接来使用某

近年来，深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域都取得了非常不错的成果，自然而然地成为技术人员争相学习的热点。为了帮助正在学习深度学习的伙伴们，川大的一名优秀毕业生，在GitHub上创建了一个项目：《深度学习500问》，通过问答的形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问

对前端开发者来说了解机器学习是一件有挑战性的事情。我学习机器学习没有多久，在这个领域是个新手，在本文里我将尝试用自己的理解去解释一些概念。不过，在使用已有的AI模型的时候我们并不需要很深的机器学习知识。我们可以使用现有的一些工具比如Keras、TensorFlow或TensorFlow.js。这里我

大数据文摘出品编译：罗然、雪清、Aileen这篇文章的主要内容来自作者的自身经验和一些在线资源(如最出名的斯坦福大学的CS231n课程讲义)，是关于如何调试卷积神经网络从而提升其性能的。文章主要关注深度神经网络架构下的有监督学习方式。虽然这个指南基于Python3.6坏境使用tensorflow(T