分类： 深度学习

在人工神经网络中,权重是相邻两层神经元之间的连接强度。权重的更新是通过反向传播算法实现的,主要步骤如下: 前向… 继续阅读 人工神经网络中的权重是如何更新的？

循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种针对序列处理的神经网络。它利用… 继续阅读 什么是循环神经网络？

反向传播算法(Back Propagation)的目的是更新神经网络中的权重和阈值,使得网络可以学习到输入与输… 继续阅读 反向传播算法的目的是什么？

反向传播算法(Back Propagation)是用于训练神经网络的算法,它通过误差反馈机制更新网络中的权重和… 继续阅读 什么是反向传播算法？

梯度下降算法(Gradient Descent)是一种最常用的优化算法。它通过迭代 method,找函数的局部… 继续阅读 什么是梯度下降算法？

损失函数(Loss Function)用于评估神经网络的预测输出和实际目标之间的差距,它反应了当前模型对训练数… 继续阅读 人工神经网络有哪些常见的损失函数？

反向传播算法(Back Propagation)是神经网络中最常用的学习算法。它通过误差反向传播,调整网络权重… 继续阅读 什么是反向传播算法？

神经网络是一种由多层节点(神经元)连接组成的网络结构,它模拟人脑的神经连接模型进行学习。神经网络的工作原理主要… 继续阅读 什么是神经网络，它的工作原理是什么？

激活函数(Activation Function)是人工神经网络中每个神经元的输出函数。它决定了神经元输出值的… 继续阅读 人工神经网络有哪些常见的激活函数？

感知器(Perceptron)是人工神经网络的基本组成单元,最早由Frank Rosenblatt在1957年… 继续阅读 什么是感知器？

激活函数(Activation Function)是神经元中最重要的一个组成部分,它决定了神经元的输出值。常见… 继续阅读 神经元的激活函数是什么？

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种针对图像处理的神经网络… 继续阅读 什么是卷积神经网络？

神经网络(Neural Network)是一种人工智能算法,仿照生物神经网络构建而成。它由大量互相连接的节点(… 继续阅读 什么是神经网络？

人工神经网络广泛应用于许多领域,主要包括: 图像识别:识别图像中的对象、场景以及活动,应用于自动驾驶、图像分类… 继续阅读 人工神经网络的应用领域有哪些？

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，它通过构建和模拟人工神经网络来实现对数据的学习和理… 继续阅读 什么是深度学习，与传统机器学习的区别是什么？

深度学习和机器学习都是人工智能的分支,但之间有一定的区别: 数据类型:机器学习可以使用各种类型的数据,如表格数… 继续阅读 深度学习和机器学习有什么区别？

人工神经网络(Artificial Neural Network)是一种模拟人脑神经系统工作的算法系统。它由大… 继续阅读 什么是人工神经网络？

深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个分支,它试图使用类似人脑的结构来学习数据。深度学习通过神… 继续阅读 什么是深度学习？