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⚫ 输入：来自其它n个神经元传递过来的输入信号
⚫ 处理：输入信号通过带权重的连接进行传递, 神经元接受到总输入值将与神经元的阈值进行比较
⚫ 输出：通过激活函数的处理以得到输出
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线性神经网络 在介绍深度神经网络之前，我们需要了解神经网络训练的基础知识。 本章我们将介绍神经网络的整个训练过程， 包括：定义简单的神经网络架构、数据处理、指定损失函数和如何训练模型。 为了更容易学习，我们将从经典算法———— 线性 神经网络开始，介
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 1、苏州科达：苏州科达科技股份有限公
因为计算牵扯到导数，所以这章难的部分不会考太难。 人工神经网络是对人脑或生物神经网络若干基本特性的抽象和模拟。 深度学习是神经网络的发展。 人工智能曾经历过很长一段时间的停滞不前。 浩瀚的宇宙中，也许只有包含数千忆颗星球的银河系的复杂性能够与大脑相
前言：今天我们重点探讨一下卷积神经网络(CNN)算法。 _ 20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Networks）。 1980年，K.Fukushima提
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让机器具有智能行为的科学。在过去的几十年里，人工智能研究主要集中在规则-基于的系统、知识-基于的系统以及黑盒模型。然而，在过去的几年里，一种新的人工智能技术已经吸引了广泛的关注：神经网络。神经网络是一种模
Pre-trainin
Pre-training + Fine-tuning Pre-training(预训练) : 监督逐层训练是多隐层网络训练的有效手段, 每次训练一层隐层结点, 训练时将上一层隐层结点的输出作为输入, 而本层隐结点的输出作为下一层隐结点的输入, 这称为”预训练”. Fine-tuning(微调) : 在预训练全部完成后, 再对整个网络进行
卷积神经网络（CNN），也被称为ConvNets或Convolutional Neural Networks，是一种深度学习神经网络架构，主要用于处理和分析具有网格状结构的数据，特别是图像和视频数据。CNN 在计算机视觉任务中表现出色，因为它们能够有效地捕获和识别图像中的特征，具有平移不变性（transla
