Pengenalan Artikel：Rangkaian neural kuantum ialah bidang baharu yang menggabungkan pengkomputeran saraf klasik dengan pengkomputeran kuantum. Ia menggunakan struktur dan fungsi otak manusia, yang memproses maklumat melalui "neuron" yang saling berkaitan. Berbeza daripada rangkaian neural tradisional, rangkaian neural kuantum biasanya hibrid, termasuk rangkaian pra-pemprosesan klasik, rangkaian kuantum dan algoritma pasca pemprosesan klasik. Gabungan ini boleh menggunakan sepenuhnya kelebihan pengkomputeran kuantum, seperti pengkomputeran selari dan superposisi keadaan kuantum, dengan itu meningkatkan kecekapan dan prestasi pengkomputeran. Dengan menggabungkan pengkomputeran klasik dan kuantum, rangkaian neural kuantum mempunyai potensi besar untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dan mengoptimumkan tugas. Konsep rangkaian neural kuantum adalah untuk belajar melalui lapisan prapemprosesan klasik bagaimana untuk merangsang litar kuantum untuk menghasilkan tingkah laku qubit yang betul. Biasanya, pengujaan ini menyebabkan keadaan kuantum

2024-01-24 komen 0  1021

Pengenalan Artikel：Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam telah menarik lebih banyak perhatian. Ia digunakan dalam bidang seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan terjemahan mesin. Jika anda ingin mempelajari cara menggunakan PHP untuk pembangunan rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam, maka artikel ini akan memperkenalkan anda kepada beberapa pengetahuan asas. Pengenalan kepada Rangkaian Neural dan Rangkaian Neural Dalam Rangkaian saraf ialah model grafik yang terdiri daripada nod dan tepi. Setiap nod mewakili neuron, dan setiap tepi mewakili sambungan antara neuron. Rangkaian saraf boleh digunakan untuk pengelasan, regresi dan pengelompokan

2023-05-21 komen 0  848

Pengenalan Artikel：Rangkaian saraf fungsi asas jejari (rangkaian neural RBF) dan rangkaian saraf BP ialah dua model rangkaian saraf biasa, yang berbeza dalam kaedah kerja dan bidang aplikasinya. Rangkaian saraf RBF terutamanya menggunakan fungsi asas jejarian untuk pemetaan dan pengelasan data, dan sesuai untuk masalah tak linear. Rangkaian saraf BP dilatih dan dipelajari melalui algoritma perambatan belakang dan sesuai untuk masalah regresi dan klasifikasi. Kedua-dua model rangkaian mempunyai kelebihan tersendiri, dan model yang sesuai boleh dipilih mengikut keperluan masalah tertentu. 1. Struktur neuron yang berbeza Dalam rangkaian neural BP, struktur neuron biasanya terdiri daripada lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Lapisan input bertanggungjawab untuk menerima data asal, lapisan tersembunyi digunakan untuk pengekstrakan ciri, dan lapisan output menggunakan ciri yang diekstrak untuk pengelasan atau ramalan regresi. setiap neuron

2024-01-22 komen 0  906

Pengenalan Artikel：Minggu lepas saya menyiarkan artikel tentang cara membina rangkaian saraf mudah, khususnya perceptron berbilang lapisan. Artikel ini akan menyelam lebih mendalam ke dalam spesifik rangkaian saraf untuk membincangkan bagaimana kita boleh memaksimumkan prestasi rangkaian saraf dengan t

2024-10-13 komen 0  919

Pengenalan Artikel：Unit, juga dikenali sebagai nod atau neuron, adalah teras rangkaian saraf. Setiap unit menerima satu atau lebih input, mendarab setiap input dengan pemberat, dan kemudian menambah input berwajaran kepada nilai pincang. Seterusnya, nilai ini dimasukkan ke dalam fungsi pengaktifan. Dalam rangkaian saraf, output unit boleh dihantar ke neuron lain. Multilayer perceptron, juga dikenali sebagai rangkaian neural feedforward, kini merupakan model rangkaian saraf tiruan yang paling banyak digunakan dan paling mudah. Ia terdiri daripada berbilang lapisan yang disambungkan antara satu sama lain, setiap lapisan menghubungkan ciri input dengan nilai sasaran. Struktur rangkaian ini dipanggil "feedforward" kerana nilai ciri input dihantar secara "forward" melalui rangkaian, dan setiap lapisan mengubah nilai ciri sehingga output akhir selaras dengan output sasaran. Dalam rangkaian neural suapan, terdapat tiga jenis

2024-01-23 komen 0  909

Pengenalan Artikel：Rangkaian neural convolutional kausal ialah rangkaian neural convolutional khas yang direka untuk masalah kausalitas dalam data siri masa. Berbanding dengan rangkaian neural convolutional konvensional, rangkaian neural convolutional kausal mempunyai kelebihan unik dalam mengekalkan hubungan kausal siri masa dan digunakan secara meluas dalam ramalan dan analisis data siri masa. Idea teras rangkaian neural convolutional kausal adalah untuk memperkenalkan kausalitas dalam operasi konvolusi. Rangkaian saraf konvolusional tradisional boleh melihat data secara serentak sebelum dan selepas titik masa semasa, tetapi dalam ramalan siri masa, ini mungkin membawa kepada masalah kebocoran maklumat. Kerana keputusan ramalan pada titik masa semasa akan dipengaruhi oleh data pada titik masa akan datang. Rangkaian saraf konvolusi penyebab menyelesaikan masalah ini Ia hanya dapat melihat titik masa semasa dan data sebelumnya, tetapi tidak dapat melihat data masa depan.

2024-01-24 komen 0  841

Pengenalan Artikel：Carian Senibina Rangkaian Neural (NAS) ialah teknik pembelajaran mesin automatik yang bertujuan untuk meningkatkan prestasi pembelajaran mesin dengan mencari seni bina rangkaian saraf yang optimum secara automatik. Teknologi NAS biasanya menggunakan algoritma pembelajaran pengukuhan mendalam untuk mencari penyelesaian optimum dengan meneroka dan menilai secara automatik sejumlah besar kemungkinan seni bina. Kaedah ini boleh membantu kami menjimatkan banyak masa dan tenaga serta mengelakkan proses percubaan dan kesilapan manual. Melalui NAS, kami boleh membina rangkaian saraf yang disesuaikan dengan tugas tertentu dengan lebih cekap, dengan itu meningkatkan ketepatan dan keupayaan generalisasi model pembelajaran mesin. Carian seni bina rangkaian saraf Pelaksanaan carian seni bina rangkaian saraf biasanya memerlukan langkah-langkah berikut: Menentukan ruang carian merujuk kepada penentuan skop seni bina rangkaian neural berdasarkan keperluan tugas dan had, termasuk bilangan lapisan rangkaian, bilangan nod setiap lapisan, dan pengujaan

2024-01-22 komen 0  771

Pengenalan Artikel：Cara menggunakan C# untuk menulis algoritma rangkaian saraf Pengenalan: Rangkaian saraf ialah algoritma yang meniru sistem saraf otak manusia dan digunakan untuk mensimulasikan dan menyelesaikan masalah yang kompleks. C# ialah bahasa pengaturcaraan yang berkuasa dengan perpustakaan dan alatan kelas yang kaya, menjadikannya sesuai untuk menulis algoritma rangkaian saraf. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan C# untuk menulis algoritma rangkaian saraf dan memberikan contoh kod khusus. 1. Fahami prinsip asas rangkaian saraf Sebelum mula menulis rangkaian saraf, anda mesti terlebih dahulu memahami prinsip asas rangkaian saraf. Rangkaian saraf terdiri daripada berbilang neuron, setiap neuron

2023-09-19 komen 0  1384

Pengenalan Artikel：Rangkaian saraf, juga dikenali sebagai rangkaian saraf tiruan, ialah algoritma pembelajaran mesin yang direka untuk menemui hubungan asas dalam data dengan meniru cara rangkaian saraf dalam otak manusia menghantar isyarat. Ia terdiri daripada lapisan nod yang saling berkaitan, setiap satunya adalah serupa dengan perceptron dalam regresi linear berbilang. Perceptron ini menghantar isyarat yang dihasilkan oleh regresi linear ke dalam fungsi pengaktifan bukan linear untuk menghasilkan output yang lebih kompleks. Dengan melaraskan berat dan berat sebelah rangkaian saraf, kami boleh melatihnya untuk melaksanakan tugas seperti pengelasan, regresi, pengelompokan dan banyak lagi. Kelebihan rangkaian saraf ialah mereka boleh mempelajari ciri secara automatik daripada data dan boleh mengendalikan perhubungan tak linear yang kompleks. Ia boleh menyesuaikan diri dengan jenis data dan masalah yang berbeza serta berfungsi dengan baik apabila mengendalikan data berskala besar. Walau bagaimanapun, proses latihan rangkaian saraf memerlukan sejumlah besar

2024-01-24 komen 0  895

Pengenalan Artikel：Rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam berkait rapat tetapi berbeza, seperti dua sisi syiling. Rangkaian Neural Rangkaian saraf adalah serupa dengan otak manusia kerana ia terdiri daripada banyak neuron pemprosesan yang sangat saling berkaitan. Neuron ini bekerjasama untuk menyelesaikan masalah pembelajaran mesin yang kompleks dengan cara yang sangat sensitif, memberikan kita kemajuan terobosan. Unit asas pengiraan dalam rangkaian saraf ialah neuron, yang menerima input dan memprosesnya melalui berbilang neuron dalam berbilang lapisan tersembunyi, dan akhirnya menghasilkan output melalui lapisan output. Dalam pembelajaran mesin, model biasa rangkaian saraf diilhamkan oleh neuron biologi Model ini merujuk kepada rangkaian neural satu lapisan dengan hanya satu output. Rangkaian saraf mencapai penumpuan melalui perambatan ke hadapan, kehilangan pengiraan, perambatan belakang, keturunan kecerunan, dll. ia dipanggil rangkaian saraf tiruan

2024-01-23 komen 0  1027

Pengenalan Artikel：Rangkaian saraf adalah alat dalam kecerdasan buatan yang meniru struktur dan fungsi otak manusia. Ia digunakan secara meluas dalam tugas seperti pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi dan permainan. Rangkaian saraf terdiri daripada berbilang lapisan nod yang saling berkaitan atau neuron buatan Setiap neuron menerima input daripada neuron lain dan memprosesnya sebelum menghantarnya ke lapisan seterusnya. Apabila membina rangkaian saraf, anda perlu terlebih dahulu menentukan lapisan input dan lapisan output. Lapisan input menerima neuron untuk memproses data, dan lapisan output menjana hasil akhir. Lapisan tersembunyi dalam rangkaian menjalankan tugas pemprosesan dan membuat keputusan yang kompleks, menghubungkan lapisan input dan output. Semasa latihan rangkaian, setiap neuron melaraskan set pemberat untuk menentukan sejauh mana ia responsif kepada isyarat input. Pemberat ini dilaraskan untuk meminimumkan ralat antara output sebenar dan output yang dikehendaki. Dalam latihan,

2024-01-23 komen 0  1390

Pengenalan Artikel：Rangkaian Neural Buatan (ANN) datang dalam pelbagai bentuk, setiap satu direka untuk kes penggunaan tertentu. Jenis ANN biasa termasuk: Rangkaian neural Feedforward ialah jenis rangkaian saraf tiruan yang paling mudah dan paling biasa digunakan. Ia terdiri daripada lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output, dan maklumat mengalir dalam satu arah, dari input ke output, tanpa gelung balik. Rangkaian saraf konvolusi (CNN) ialah sejenis rangkaian saraf tiruan yang digunakan khusus untuk analisis imej dan video. Ia direka untuk mengenal pasti corak dan ciri dengan cekap dalam imej dan oleh itu cemerlang dalam tugas seperti pengelasan imej dan pengesanan objek. Rangkaian saraf berulang (RNN) berbeza daripada rangkaian suapan hadapan kerana RNN mempunyai aliran kitaran maklumat dan oleh itu dapat memproses urutan input, seperti teks atau pertuturan. Ini menjadikan RNN berguna dalam pemprosesan bahasa semula jadi dan pengecaman pertuturan.

2024-01-22 komen 0  1369

Pengenalan Artikel：TensorFlow ialah rangka kerja pembelajaran mesin yang popular digunakan untuk melatih dan menggunakan pelbagai rangkaian saraf. Artikel ini membincangkan cara menggunakan TensorFlow untuk membina rangkaian saraf yang ringkas dan menyediakan kod sampel untuk memulakan anda. Langkah pertama dalam membina rangkaian saraf adalah untuk menentukan struktur rangkaian. Dalam TensorFlow, kita boleh menggunakan modul tf.keras untuk mentakrifkan lapisan rangkaian saraf. Contoh kod berikut mentakrifkan rangkaian neural suapan hadapan yang disambungkan sepenuhnya dengan dua lapisan tersembunyi dan satu lapisan keluaran: pythonimporttensorflowastfmodel=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.

2024-01-24 komen 0  1066

Pengenalan Artikel：Apabila ia datang untuk mengklasifikasikan sejumlah besar data, memproses data ini secara manual adalah tugas yang sangat memakan masa dan sukar. Dalam kes ini, menggunakan rangkaian saraf untuk pengelasan boleh melakukan kerja dengan cepat dan mudah. Python ialah pilihan yang baik kerana ia mempunyai banyak perpustakaan rangkaian saraf yang matang dan mudah digunakan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan rangkaian saraf untuk pengelasan dalam Python. Rangkaian Neural dan Klasifikasi Sebelum menerangkan cara menggunakan rangkaian saraf untuk pengelasan, kita perlu memahami secara ringkas konsep rangkaian saraf. Rangkaian saraf ialah a

2023-06-04 komen 0  1960

Pengenalan Artikel：神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。

2019-04-25 komen 0  3551

Pengenalan Artikel：Rangkaian Neural Dalam (DNN) ialah algoritma pembelajaran mesin berdasarkan rangkaian saraf tiruan. Ia menggunakan struktur rangkaian saraf berbilang lapisan, termasuk berbilang lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran. Dalam rangkaian saraf dalam, setiap lapisan tersembunyi terdiri daripada berbilang neuron, yang boleh melakukan transformasi tak linear dan pembelajaran pada isyarat input untuk mengekstrak ciri peringkat tinggi dalam data. Ciri-ciri ini dihantar ke lapisan tersembunyi seterusnya dan akhirnya ke lapisan keluaran. Lapisan keluaran menukar ciri ini kepada ramalan model. Struktur pelbagai peringkat dan keupayaan transformasi tak linear rangkaian saraf dalam menjadikannya cemerlang dalam memproses data yang kompleks dan menyelesaikan masalah yang kompleks. Rangkaian saraf dalam ialah algoritma pembelajaran mesin yang sangat berkesan yang digunakan dalam pemprosesan bahasa semula jadi,

2024-01-23 komen 0  1542

Pengenalan Artikel：Rangkaian saraf graf ialah sejenis model rangkaian saraf yang direka untuk mengendalikan analisis data graf dan tugas perlombongan data graf. Ia boleh digunakan untuk tugas pengelasan berbilang label. Dalam rangkaian saraf graf, nod dan tepi boleh diwakili sebagai vektor atau tensor, dan hubungan antara nod dan tepi dipelajari melalui proses pengiraan rangkaian saraf. Untuk meningkatkan ketepatan hasil keluaran rangkaian, algoritma perambatan belakang boleh digunakan untuk pengoptimuman. Pengelasan berbilang label ialah kaedah membahagikan data kepada beberapa kategori berbeza, di mana setiap titik data boleh tergolong dalam lebih daripada satu kategori. Dalam analisis data graf, klasifikasi berbilang label boleh digunakan untuk mengenal pasti label nod atau subgraf, seperti minat dan hobi pengguna dalam rangkaian sosial, sifat molekul kimia, dsb. Aplikasi rangkaian saraf graf dalam tugas klasifikasi berbilang label mempunyai prospek aplikasi yang luas. 1. Tuhan Gambar

2024-01-22 komen 0  838

Pengenalan Artikel：Rangkaian Neural Siam ialah struktur rangkaian saraf tiruan yang unik. Ia terdiri daripada dua rangkaian neural yang sama yang berkongsi parameter dan berat yang sama. Pada masa yang sama, kedua-dua rangkaian juga berkongsi data input yang sama. Reka bentuk ini diilhamkan oleh kembar, kerana kedua-dua rangkaian saraf adalah sama dari segi struktur. Prinsip rangkaian saraf Siam adalah untuk menyelesaikan tugas tertentu, seperti padanan imej, padanan teks dan pengecaman muka, dengan membandingkan persamaan atau jarak antara dua data input. Semasa latihan, rangkaian cuba untuk memetakan data yang serupa ke wilayah bersebelahan dan data yang tidak serupa ke wilayah yang jauh. Dengan cara ini, rangkaian boleh belajar cara mengklasifikasikan atau memadankan data yang berbeza dan mencapai yang sepadan

2024-01-24 komen 0  619

Pengenalan Artikel：Kebolehjelasan rangkaian saraf (Explainable Artificial Intelligence, XAI) merujuk kepada keupayaan membuat keputusan untuk menerangkan model pembelajaran mesin atau sistem kecerdasan buatan. Dalam aplikasi praktikal, kita perlu memahami mengapa model membuat keputusan tertentu supaya kita boleh memahami dan mempercayai output model. Model pembelajaran mesin tradisional, seperti pepohon keputusan dan regresi linear, mempunyai kebolehtafsiran yang baik. Walau bagaimanapun, proses membuat keputusan model pembelajaran mendalam, seperti rangkaian saraf, selalunya sukar untuk dijelaskan kerana strukturnya yang kompleks dan ciri kotak hitam. Ini kerana rangkaian saraf belajar daripada sejumlah besar data untuk mengekstrak ciri dan corak yang selalunya di luar kemampuan kognitif kita. Oleh itu, meningkatkan kebolehtafsiran rangkaian saraf menjadi a

2024-01-23 komen 0  1169

Pengenalan Artikel：Kemas kini berat dalam rangkaian saraf adalah untuk melaraskan berat sambungan antara neuron dalam rangkaian melalui kaedah seperti algoritma perambatan belakang untuk meningkatkan prestasi rangkaian. Artikel ini akan memperkenalkan konsep dan kaedah kemas kini berat untuk membantu pembaca lebih memahami proses latihan rangkaian saraf. 1. Konsep Berat dalam rangkaian saraf ialah parameter yang menghubungkan neuron yang berbeza dan menentukan kekuatan penghantaran isyarat. Setiap neuron menerima isyarat daripada lapisan sebelumnya, mendarabkannya dengan berat sambungan, menambah istilah bias, dan akhirnya diaktifkan melalui fungsi pengaktifan dan diteruskan ke lapisan seterusnya. Oleh itu, saiz berat secara langsung mempengaruhi kekuatan dan arah isyarat, yang seterusnya mempengaruhi output rangkaian saraf. Tujuan kemas kini berat adalah untuk mengoptimumkan prestasi rangkaian saraf. Semasa latihan, rangkaian saraf menyesuaikan diri dengan melaraskan berat antara neuron secara berterusan.

2024-01-22 komen 0  942