人工智能是计算机科学的一个分支,主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论方法技术,以及应用系统的一门新的技术学科。人工智能需要大数据来支撑,主要是识别类、感应器方面,现今生活中的智慧家电、智慧工业、语言识别等都运用了人工智能技术。而机器人是可编程机器,在人工智能的基础上增加物理外壳,是人工智能研究的产物,是实体的。查看全文>>
LR(Logistic Regression)和线性回归(Linear Regression)是两种常见的回归算法,用于处理不同类型的问题。下面是它们的区别与联系查看全文>>
在神经网络中,权值的共享是一种优化技术,通常用于减少模型参数数量以及提升模型的泛化能力。它在卷积神经网络(CNN)中得到广泛应用,特别是在处理图像和其他类似结构的数据时。查看全文>>
深度学习中模型不收敛并不一定意味着这个模型无效。模型不收敛可能是由多种原因引起的,而且可以采取一些方法来解决这个问题。以下是一些可能的原因和对应的解决方法。查看全文>>
在人工智能领域,特别是在机器学习和深度学习中,损失函数(也称为代价函数、目标函数或误差函数)是一种用于衡量模型预测与实际观测值之间差异的指标。损失函数的作用非常重要,它在训练模型过程中起到以下几个关键作用。查看全文>>
分类网络和检测网络是人工智能领域中两种常见的神经网络架构,用于解决不同类型的计算机视觉任务。它们在处理方式、网络结构和应用领域上存在显著的区别。查看全文>>