在人工智能領域中,過擬合(overfitting)是指在機器學習模型中,模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好,但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象。過擬合的產(chǎn)生原因可以歸結(jié)為以下幾個方面。查看全文>>
神經(jīng)網(wǎng)絡參數(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初始化。適用于多種神經(jīng)網(wǎng)絡結(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>>
人工智能是一個綜合性強的專業(yè),從了解基礎開始到深入學習,需要學的內(nèi)容還是蠻多的。涉及Python語言,數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析,機器學習算法、自然語言處理NLP、計算機視覺CV、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。人工智能需要學習以下的內(nèi)容:查看全文>>
人工智能的學習有數(shù)學理論基礎的,主要學習計算機相關(guān)知識,一般學習周期需要2-3個月的時間。(面授班學習需要掌握其他種類零基礎的同學,可能相對時間比較長)。對于計算機基礎,主要學習人工智能技術(shù)以及相關(guān)數(shù)學理論知識的同學,一般需要4-5個月,而對于真正的零基礎的同學,單純的數(shù)學知識都需要學習很長時間,所以整個學習周期會非常的長,預計能達到6個月以上。查看全文>>
激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡中一種重要的組件,它的作用是引入非線性變換,使神經(jīng)網(wǎng)絡能夠?qū)W習和表示更加復雜的函數(shù)關(guān)系。激活函數(shù)通常應用于神經(jīng)網(wǎng)絡的每個神經(jīng)元,將神經(jīng)元的輸入進行非線性映射,產(chǎn)生輸出信號。查看全文>>
在機器學習中,模型的選擇是指從可用的不同模型中選擇一個適合特定問題的模型。模型是機器學習的核心組件,它是對數(shù)據(jù)進行學習和預測的數(shù)學表示。不同的模型具有不同的表達能力和假設,適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題。查看全文>>