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),適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問(wèn)題。查看全文>>
ResNet(Residual Neural Network)是一種深度殘差網(wǎng)絡(luò),被提出來(lái)解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。在訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)時(shí),隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,梯度往往會(huì)逐漸變小,導(dǎo)致難以進(jìn)行有效的反向傳播,使得網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練變得困難。查看全文>>
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,分類器是一種算法或模型,用于將輸入數(shù)據(jù)分為不同的類別或標(biāo)簽。分類器是監(jiān)督學(xué)習(xí)的一部分,它依據(jù)已知的數(shù)據(jù)集中的特征和標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練,并根據(jù)這些學(xué)習(xí)到的知識(shí)對(duì)新的未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。查看全文>>
很多同學(xué)希望入行人工智能,從事人工智能方面的工作,但在選擇培訓(xùn)機(jī)構(gòu)時(shí)很容易讓人挑花了眼,各種宣傳推廣做出錯(cuò)誤選擇。導(dǎo)致最后培訓(xùn)效果不好,找不到理想工作,白白付出時(shí)間金錢。今天我們來(lái)說(shuō)說(shuō)。在怎樣選擇人工智能學(xué)習(xí)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。查看全文>>
人工智能學(xué)得好薪資還是非常可觀的,普遍本科畢業(yè)生從事人工智能開發(fā)的薪資范圍在15k-30k之間,是普通軟件開發(fā)崗位的1.33倍,根據(jù)第三方招聘軟件上的信息顯示,目前人工智能在一線城市北上廣深杭州,就業(yè)勢(shì)頭比較好,重要的二線城市目前就業(yè)需求也再增加。查看全文>>