Cours Intermédiaire  11360

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17663

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11379

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：Ces dernières années, les réseaux de neurones et les réseaux de neurones profonds sont devenus des technologies courantes dans le domaine de l'intelligence artificielle et sont largement utilisés dans la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, la traduction automatique, les systèmes de recommandation et d'autres domaines. En tant que langage de programmation côté serveur grand public, PHP peut également être appliqué à la mise en œuvre de réseaux de neurones et de réseaux de neurones profonds. Cet article expliquera comment utiliser PHP pour implémenter des modèles de réseaux neuronaux et de réseaux neuronaux profonds. 1. Réseau neuronal Le réseau neuronal est un modèle informatique qui imite le système nerveux biologique et se compose de plusieurs neurones interconnectés. réseau neuronal

2023-05-28 commentaire 0  1208

Introduction au cours：Avec le développement de la technologie de l’intelligence artificielle, les réseaux de neurones et les réseaux de neurones profonds attirent de plus en plus d’attention. Ils sont utilisés dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la traduction automatique. Si vous souhaitez apprendre à utiliser PHP pour le développement de réseaux neuronaux et de réseaux neuronaux approfondis, cet article vous présentera quelques connaissances de base. Introduction aux réseaux de neurones et aux réseaux de neurones profonds Un réseau de neurones est un modèle graphique composé de nœuds et de bords. Chaque nœud représente un neurone et chaque bord représente une connexion entre neurones. Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour la classification, la régression et le clustering

2023-05-21 commentaire 0  879

Introduction au cours：Exemples d'algorithmes de réseau neuronal dans Python Le réseau neuronal est un modèle d'intelligence artificielle qui simule le système nerveux humain. Il peut identifier automatiquement des modèles et effectuer des tâches telles que la classification, la régression et le regroupement en apprenant des échantillons de données. En tant que langage de programmation facile à apprendre et doté d’une puissante bibliothèque de calcul scientifique, Python excelle dans le développement d’algorithmes de réseaux neuronaux. Cet article présentera des exemples d'algorithmes de réseaux neuronaux en Python. Installer les bibliothèques associées Les bibliothèques de réseaux neuronaux couramment utilisées en Python incluent Keras, Tensorflow et PyT

2023-06-10 commentaire 0  1894

Introduction au cours：Les réseaux de neurones bayésiens (BNN) et les réseaux de neurones probabilistes (PNN) sont deux modèles probabilistes importants dans le domaine des réseaux de neurones. Ils traitent tous deux de l’incertitude et déduisent la distribution a posteriori des paramètres du modèle. Malgré leurs similitudes, il existe certaines différences méthodologiques et théoriques. Premièrement, les BNN utilisent l’inférence bayésienne pour gérer l’incertitude des paramètres du modèle. Ils introduisent des distributions a priori pour représenter les croyances antérieures sur les paramètres et utilisent le théorème de Bayes pour mettre à jour les distributions a posteriori des paramètres. En introduisant de l'incertitude dans les paramètres, les BNN sont capables de fournir une mesure de confiance dans les prédictions et peuvent s'adapter de manière flexible aux

2024-01-24 commentaire 0  1092

Introduction au cours：Optimisation des performances des modèles de réseaux neuronaux légers Introduction : Avec le développement rapide de l'apprentissage profond, les modèles de réseaux neuronaux sont devenus un outil important dans le domaine de l'apprentissage automatique. Cependant, à mesure que le modèle devient plus complexe, la charge de calcul du modèle de réseau neuronal augmente également en conséquence. Surtout pour certains modèles de réseaux neuronaux légers, les problèmes d’optimisation des performances sont particulièrement importants. Cet article se concentrera sur l'optimisation des performances des modèles de réseaux neuronaux légers et fournira des exemples de code spécifiques. 1. Analyse de la relation entre la conception du modèle et les performances : complexité du modèle et charge de calcul : modèle de réseau neuronal léger

2023-10-09 commentaire 0  1295