在人工智能領(lǐng)域中,過(guò)擬合(overfitting)是指在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中,模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好,但在新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象。過(guò)擬合的產(chǎn)生原因可以歸結(jié)為以下幾個(gè)方面。查看全文>>
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化方法有很多種,以下是其中幾種常用的方法及其適用范圍,參數(shù)按照均勻分布或高斯分布隨機(jī)初始化。適用于多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和激活函數(shù),是最常用的初始化方法之一。查看全文>>
人工智能是一個(gè)綜合性強(qiáng)的專(zhuān)業(yè),從了解基礎(chǔ)開(kāi)始到深入學(xué)習(xí),需要學(xué)的內(nèi)容還是蠻多的。涉及Python語(yǔ)言,數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析,機(jī)器學(xué)習(xí)算法、自然語(yǔ)言處理NLP、計(jì)算機(jī)視覺(jué)CV、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。人工智能需要學(xué)習(xí)以下的內(nèi)容:查看全文>>
人工智能的學(xué)習(xí)有數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)的,主要學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)相關(guān)知識(shí),一般學(xué)習(xí)周期需要2-3個(gè)月的時(shí)間。(面授班學(xué)習(xí)需要掌握其他種類(lèi)零基礎(chǔ)的同學(xué),可能相對(duì)時(shí)間比較長(zhǎng))。對(duì)于計(jì)算機(jī)基礎(chǔ),主要學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)以及相關(guān)數(shù)學(xué)理論知識(shí)的同學(xué),一般需要4-5個(gè)月,而對(duì)于真正的零基礎(chǔ)的同學(xué),單純的數(shù)學(xué)知識(shí)都需要學(xué)習(xí)很長(zhǎng)時(shí)間,所以整個(gè)學(xué)習(xí)周期會(huì)非常的長(zhǎng),預(yù)計(jì)能達(dá)到6個(gè)月以上。查看全文>>
激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一種重要的組件,它的作用是引入非線(xiàn)性變換,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和表示更加復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系。激活函數(shù)通常應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)神經(jīng)元,將神經(jīng)元的輸入進(jìn)行非線(xiàn)性映射,產(chǎn)生輸出信號(hào)。查看全文>>
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,模型的選擇是指從可用的不同模型中選擇一個(gè)適合特定問(wèn)題的模型。模型是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心組件,它是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)表示。不同的模型具有不同的表達(dá)能力和假設(shè),適用于不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)和問(wèn)題。查看全文>>