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关于神经网络,这里有你想要了解的一切!

介绍 随着神经网络的发展,很多过去曾被认为是难以完成的任务现在已经可以完成了例如图像识别、语音识别,在数据集中发现更深的关系等已经变得更加容易了。所以我们应该衷心感谢这一领域的杰出研究人员,他们的发现帮助我们发挥了神经网络的真正力量。 如果你真的有兴趣将机器学习作为一门学科,深入了解深度学习网络对你来说是至关重要。大多数ML算法在给定具有多个变量的数据集时往往会失去准确性,而深度学习模型在这种情况下会产生奇迹。因此,了解它的工作原理非常重要! 在本文中,我将解释深度学习中使用的核心概念,即什么样的技巧可以提高模型的准确性。除此之外,我还会分享各种建模技巧,并深入了解神经网络的历史。 目录 神经网络的历史 单层感知器 多层感知器 初始化参数 激活函数 反向传播算法 梯度下降 成本函数 学习率 动量 Softmax 多层感知器(MLP)总结 神经网络的历史 神经网络是当

AI不是魔法:人工智能的能与不能

如果把AI技术分为「前端的交互技术」和「后端的人工智能技术」。前端的交互技术包括语音识别、图像识别和自然语言处理;后端的人工智能技术就是人工智能的核心算法,包括深度学习算法、记忆预测模型算法等。 这些前后端的人工智能技术在应用又可分为四类:语音识别、图像识别、自然语言处理和用户画像。那么在这四类具体应用的实现上AI技术给我们生活带来哪些便利,同时存在哪些局限?下面一一来解构: 一、语音识别 语音识别 语音识别有两个技术方向,一个是语音的识别,另一个是语音的合成。 语音识别是指我们自然发出的声音需要机器转换成语言符号,通过识别和理解过程把语音信号转变为响应的文本或命令,然后再与我们交互。语音识别技术可以应用在电话销售上,例如:公司新人特别多,没有经验,拿到单子的可能性很低。怎么才能让新人也能有很优秀的销售能力呢?过去的做法是,把经验总结成册子,让新人去背,很容易就忘了。但如果有了高精度的语音识别能力,就能识别出客户在问什么,然后在屏幕上告诉新人,该怎么回答这个问题。 语音识别的第二个方向是语音的合成,是指机器把文字转换成语音,并且能够根据个人需求定制语音,然后念出来。以前的声音是那种匀速...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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