编程书籍推荐：神经网络与深度学习：基于TensorFlow框架和Python技术实现，由电子工业出版社2019-04-01月出版，本书发行作者信息： 包子阳 著此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787121362019，品牌为电子工业出版社, 这本书采用平装开本为16开，附件信息：未知，纸张采为胶版纸，全书共有196页字数28万 0000字，值得推荐的Python Book。此书内容摘要Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下I 继续阅读

目录 1. 神经网络的基本组成部分2. 神经元和激活函数3. 前向传播4. 反向传播5. 神经网络的层次结构6. 神经网络的应用7. 使用Python和TensorFlow库实现简单神经网络 神经网络（Neural Networks）是一种受到生物神经系统启发的人工智能模型，它在计算机科学和机器学习领域发挥着重要的作用。本文将深入解析神经网络的原理和工作原理，包括神经元、前向传播、反向传播以及网络层次结构的构建。 1. 继续阅读

引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的应用需要使用深度学习模型来解决。然而，传统的深度学习模型在处理一些复杂的问题时，往往会出现过拟合的情况，导致模型的性能下降。为了解决这个问题，循环神经网络模型应运而生。本文将介绍循环神经网络模型的基本原理、训练方法、应用场景以及优化策略。 一、循环神经网络模型的基本原理 神经网络模型是一种模拟人类神经系统的机器学习模型，可以用于解决各种问题，例如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等等。神经网络模型由多个神经元组成，每个神经 继续阅读

深度学习使用Python进行卷积神经网络的图像分类教程 好的，这次我将使用python编写如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。我希望你事先已经阅读并理解了卷积神经网络（CNN）的基本概念，这里我只讨论步骤，而不讨论卷积神经网络（CNN）中使用的术语... 我们将尝试对汽车和摩托车这两个类别进行分类。我们使用的训练数据数量是470个，用于测试/验证的数 继续阅读

文章目录 一、 径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是什么？二、径向基函数(RBF)神经网络对我们自己的excel数据进行分类---包括详细的python代码总结 一、 径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是什么？ 径向基神经网络（Radial Basis Fun 继续阅读

ABCNet_v2是一个出色的神经网络模型，它可以高效地完成许多复杂的任务，包括图像识别、语言处理和机器翻译等。它的性能比许多常规模型更加优越，已经被广泛地应用于各种领域。 一、结构概述 ABCNet_v2基于Deep Residual Learning思想设计，主要由卷积层和全连接层组成。为了更好地预测不同尺度的特征，它还引入了金字塔式的卷积层结构。其中，每个卷积层包含K个卷积核，每个卷积核都有相同的大小。由于该模型采用通道注意力机制，它逐渐聚焦于模型拥有最 继续阅读

多分类问题 Softmax 高级优化算法 Adam Algorithm Intuition 每个参数有不同的学习率 卷积层 每个神经元只看前一层输入的一部分 原因： 1.更快的计算 2.需要更少的训练数据（不容易过度拟合） 模型评估 成本函数 分类 训练集用来训练参数w和b，而测试集用来选择多项式模型（即参数d），训练集不能评估w和b的好坏，类似的测 继续阅读

1、人工智能概念股有哪些？ 人工智能芯片谁是龙头？ 人工智能包含硬件智能、软件智能和其他。 硬件智能包括：汉王科技、康力电梯、慈星股份、东方网力、高新兴、紫光股份。 软件智能包括：金自天正、科大讯飞。 其他类包括：中科曙光、京山轻机。 谷歌人工智能写作项目：小发猫 2、人工智能股票有哪些？ 1、苏州科达：苏州科达科技股份有限公司是领先的视讯与安防产品及解决 继续阅读

你有没有想过用文字来画画？这听起来可能很不可思议，但是现在，你可以通过微软新Bing来实现这个想法。微软新Bing支持AI绘画功能，只要输入一句话，就能生成一幅图像。这个功能是由DALL-E驱动的，DALL-E是一个能够根据文本生成图像的神经网络。它可以创造出各种各样的图像，从抽象的概念到具体的物体，从可爱的动物到奇幻的景象。你可以用它来创造你的梦想，或者挑战它的想象力。 继续阅读

OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络的性能，70亿意味着神经网络中有70亿个参数，由此类推。 在一些大型神经 继续阅读

目录 引言 复杂系统科学及其发展 作为复杂系统的AI大模型 神经网络与复杂网络 继续阅读

文章目录Transformer模型结构构成组件整体流程GPT预训练微调模型GPT2GPT3局限性GPT4相关论文 Transformer Transformer，这是一种仅依赖于注意力机制而不使用循环或卷积的简单模型，它简单而有效，并且在性能方面表现出色。 在时序模型中，2017年最常用的模型是循环神经网络(RNN)，RNN是一种序列模型，通过将之前的信息存储在隐藏状态中，使得它能够有效 继续阅读