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Kurseinführung：《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。

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Kurseinführung：《尚学堂MySQL视频教程》向大家介绍了如何从安装到使用MySQL数据库的这么一个过程，详细的介绍的每个环节的具体操作。

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Kurseinführung：《兄弟连前端实例展示视频教程》向大家介绍了html5和css3技术的实例，让大家更加熟练掌握使用html5和css3.

Kurseinführung：Die Erklärbarkeit neuronaler Netze (Explainable Artificial Intelligence, XAI) bezieht sich auf die Entscheidungsfähigkeit, maschinelle Lernmodelle oder Systeme der künstlichen Intelligenz zu erklären. In praktischen Anwendungen müssen wir verstehen, warum das Modell eine bestimmte Entscheidung trifft, damit wir die Ausgabe des Modells verstehen und ihm vertrauen können. Herkömmliche Modelle des maschinellen Lernens wie Entscheidungsbäume und lineare Regression sind gut interpretierbar. Der Entscheidungsprozess von Deep-Learning-Modellen wie neuronalen Netzen ist jedoch aufgrund ihrer komplexen Struktur und Black-Box-Eigenschaften oft schwer zu erklären. Dies liegt daran, dass neuronale Netze aus großen Datenmengen lernen, Merkmale und Muster zu extrahieren, die oft über unsere kognitiven Fähigkeiten hinausgehen. Daher wird die Verbesserung der Interpretierbarkeit neuronaler Netze zu einem

2024-01-23 Kommentar 0  1153

Kurseinführung：Ob es sich um die durch künstliche Intelligenz realisierte automatische Verarbeitung von Dokumenten oder um die Reaktion des Nervensystems auf äußere Reize handelt, es handelt sich bei allen um Methoden der Ereignisverarbeitung. Künstliche neuronale Netze versuchen, die Struktur und Arbeitsprinzipien des Nervensystems des menschlichen Gehirns nachzuahmen und zu nutzen große Anzahl von Verarbeitungseinheiten (wie künstliche neuronale Netze, Verarbeitungselemente und elektronische Komponenten usw.), um die Geheimnisse des menschlichen Gehirns zu untersuchen. In künstlichen neuronalen Netzen wird die Informationsverarbeitung durch die Interaktion zwischen Neuronen und Wissen erreicht und Informationen werden über verteilte physische Verbindungen zwischen Netzwerkelementen gespeichert. Das Lernen und Erkennen des Netzwerks hängt jedoch vom dynamischen Entwicklungsprozess der neuronalen Verbindungsgewichte ab. Der grundlegendste Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und neuronalen Netzwerken ist, dass der künstlichen Intelligenz (einschließlich aller Objekte und Programme, die Lebewesen usw. simulieren) das „Selbstbewusstsein“ fehlt

2023-08-04 Kommentar 0  1783

Kurseinführung：Neuronale Netze und Deep Learning sind eng miteinander verbunden, aber unterschiedlich, wie zwei Seiten einer Medaille. Neuronale Netze Neuronale Netze ähneln dem menschlichen Gehirn darin, dass sie aus vielen hochgradig miteinander verbundenen Verarbeitungsneuronen bestehen. Diese Neuronen arbeiten zusammen, um komplexe maschinelle Lernprobleme auf hochsensible Weise zu lösen, was uns bahnbrechende Fortschritte beschert. Die grundlegende Recheneinheit in einem neuronalen Netzwerk ist das Neuron, das Eingaben empfängt und diese über mehrere Neuronen in mehreren verborgenen Schichten verarbeitet und schließlich über die Ausgabeschicht eine Ausgabe generiert. Beim maschinellen Lernen ist das gängige Modell neuronaler Netze von biologischen Neuronen inspiriert. Dieses Modell bezieht sich auf ein einschichtiges neuronales Netz mit nur einem Ausgang. Neuronale Netze erreichen Konvergenz durch Vorwärtsausbreitung, Berechnungsverlust, Rückausbreitung, Gradientenabstieg usw. es heißt künstliches neuronales Netzwerk

2024-01-23 Kommentar 0  1009

Kurseinführung：Die Extremwertoptimierung des genetischen Algorithmus des neuronalen Netzwerks ist ein Optimierungsalgorithmus, der genetische Algorithmen und neuronale Netzwerke umfassend nutzt. Seine Kernidee besteht darin, mithilfe neuronaler Netzwerkmodelle die Zielfunktion anzunähern und mithilfe genetischer Algorithmen nach der optimalen Lösung zu suchen. Im Vergleich zu anderen Optimierungsalgorithmen verfügt der genetische Algorithmus des neuronalen Netzwerks über stärkere globale Suchfunktionen und Robustheit und kann komplexe Extremwertprobleme nichtlinearer Funktionen effizient lösen. Der Vorteil dieses Algorithmus besteht darin, dass er durch die Lernfähigkeit neuronaler Netze komplexe Zielfunktionen annähern und durch die Suchstrategie genetischer Algorithmen global nach optimalen Lösungen suchen kann. Durch die vollständige Nutzung der Vorteile neuronaler Netze und genetischer Algorithmen bietet die Extremwertoptimierung genetischer Algorithmenfunktionen neuronaler Netze ein breites Potenzial für praktische Anwendungen. Bei unbekannten nichtlinearen Funktionen gilt nur die Eingabe der Funktion

2024-01-23 Kommentar 0  1275

Kurseinführung：Dies ist das erste Mal, dass ich ein neuronales Netzwerk erstelle, und ich habe beschlossen, es in Golang zu erstellen, einer Sprache, die normalerweise nicht für diesen Zweck verwendet wird, aber ich wollte von Grund auf ein gutes Verständnis davon bekommen, wie sie nur mit den Basisbibliotheken funktionieren. Das Ziel dieses Programms besteht darin, ein neuronales Netzwerk so zu trainieren, dass es zwei Zahlen (1-10) addieren kann. Zu diesem Zweck habe ich eine neuronale Netzwerkklasse namens Rawai (der beste Name, der mir einfällt) erstellt und ihr eine Eingabeebene (Array der Größe 2), eine verborgene Ebene (Array der Größe 2) und eine Ausgabeebene gegeben ( Array der Größe 1). Es gibt zwei 2D-Gewichtungsarrays, eines ist ih (versteckte Eingabe) [2,2] und das andere ist ho, [2,1]. Das Folgende ist, um ai zu starten:

2024-02-06 Kommentar 0  1107