AI入门指南：什么是人工智能、机器学习、神经网络、深度学习？
文章目录 一、前言二、人工智能(AI)是什么？起源概念人工智能分类人工智能应用 三、机器学习是什么？概念机器学习常见算法机器学习分类机器学习与人工智能的关系 四、神经网络是什么？概念神经网络组成部分神经网络模型神经网络和机器学习的关系 五、深度学习是什么？概念深度学习的特点深度学习与人工智能、机器学习的关系深度学习面临的挑战 六、总结七、未来展望八、参考资料 一、前言 本文主要面向那些想了解或准备从事人...
什么是深度神经网络？（含示例）
深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）是一种人工神经网络的扩展，具有多个隐藏层。它通过模仿人脑的神经元连接方式来处理复杂的数据，并从中学习和提取有用的信息。 1、什么是深度神经网络？ 神经元和层次：DNN由多个层次的神经元组成，包括输入层、多个隐藏层和输出层。每个神经元接收输入信号，并通过激活函数处理这些信号，然后将结果传递给下一层的神经元。 2、权重和偏置：在每个神经元之间的...
超详细介绍如何使用神经网络进行特征匹配的简介
您可以使用全景模式在相机中拍摄广角照片。但是这种全景模式在后台究竟是如何工作的呢？或者假设您有一个不稳定的骑自行车视频，然后您转到编辑器应用程序并选择视频稳定选项。它会为您提供同一视频的完美稳定版本。很酷，对吧？但它是如何工作的呢？让我告诉你一个秘密：所有这些都使用一种称为特征匹配的传统计算机视觉方法。 因此，在本文中，我们将看到： 什么是要素匹配？ 为什么特征匹配在深度学习时代仍然具有相关性？ 特征匹...
在图神经网络（GNN）上进行关系推理的新架构
开发能够学习推理的模型是一个众所周知的具有挑战性的问题，在这个领域中，使用图神经网络（GNNs）似乎是一个自然的选择。然而，以往关于使用GNNs进行推理的工作表明，当这些模型面对需要比训练时更长推理链的测试样本时，它们往往会失败。这表明GNNs缺乏以系统化的方式从训练样本中泛化出推理规则的能力，这将根本性地限制它们的推理能力。 一个常见的解决方案是转而依赖神经符号方法，这些方法...
图神经网络实战（17）——深度图生成模型
图神经网络实战（17）——深度图生成模型 0. 前言1. 变分图自编码器2. 自回归模型3. 生成对抗网络小结系列链接 0. 前言 我们已经学习了经典的图生成算法，虽然它们能够完成图生成任务，但也存在一些问题，促使基于图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 的图生成技术的出现。深度图生成模型基于 GNN 架构，比传统技术更具表达能力。然而，缺点在于它们往往过于复杂，无法像经...
【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow
一、项目介绍 眼疾识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对眼疾图片4种数据集进行训练（‘白内障’, ‘糖尿病性视网膜病变’, ‘青光眼’, ‘正常’），最终得到一个识别精确度较高的模型。然后使用Django框架开发Web网页端可视化操作界面，实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。 二、课题研究背景与意义 眼疾...
【TORCH】神经网络权重初始化和loss为inf
权重导致 Loss 为 `inf`避免 Loss 为 `inf` 的建议示例：检查损失是否为 `inf` 数据输入范围和权重初始化 是的，初始化权重和数据范围之间确实有关系。输入数据的范围和分布会影响神经网络的训练过程，因此权重初始化需要与之配合，以确保模型能够有效地学习和收敛。 数据范围对权重初始化的影响 输入数据归一化/标准化： 归一化/标准化输入数据可以确保所有特征具有相似的尺度，从而防止某些特征主...
基于Python Django的房价数据分析平台，包括大屏和后台数据管理，有线性、向量机、梯度提升树、bp神经网络等模型
用于直观展示房价分析结果，而后台数据管理模块则负责数据的收集、清洗、存储和处理。 为了提升房价预测的准确性，平台将集成多种机器学习模型，包括线性回归、支持向量机（SVM）、梯度提升树（GBDT）和BP神经网络等。这些模型各自具有不同的优势：线性回归模型简洁且易于解释，适合处理线性关系；SVM在处理高维数据时表现出色；GBDT通过多棵决策树的加权和提升预测精度；BP神经网络则能较好地处理非线性关系和复杂的模...
【BP回归预测】基于雾凇算法优化BP神经网络RIME-BP多输入多输出预测附Matlab代码
🔥 内容介绍 BP神经网络因其强大的非线性映射能力，在多输入多输出预测领域得到了广泛应用。然而，传统的BP神经网络易陷入局部最优，收敛速度慢，且对初始权值和阈值敏感。针对这些问题，本文提出了一种基于雾凇算法优化BP神经网络的RIME-BP模型。该模型通过引入雾凇算法优化BP神经网络的权值和阈值，有效提升了网络的预测精度和收敛速度，并降低了对初始参数的敏感性。通过对实际数据的预测实验，验证了RIME-BP...
人工智能、机器学习、神经网络、深度学习和卷积神经网络的概念和关系
以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。 深度学习（Deep Learning，缩写为DL）--深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的有效表示，而这种使用相对较短、稠密的向量表示叫做分布式特征表示（也可以称...