Kursus Pertengahan  11003

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17073

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  10770

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

Pengenalan Kursus：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  1153

Pengenalan Kursus：Sama ada pemprosesan automatik dokumen yang direalisasikan oleh kecerdasan buatan atau tindak balas sistem saraf kepada rangsangan luar, semuanya adalah kaedah pemprosesan peristiwa rangkaian saraf tiruan cuba meniru struktur dan prinsip kerja sistem saraf otak manusia dan menggunakan a. sejumlah besar unit pemprosesan (seperti rangkaian saraf tiruan, elemen pemprosesan dan komponen elektronik, dll.) untuk mengkaji misteri otak manusia Dalam rangkaian saraf tiruan, pemprosesan maklumat dicapai melalui interaksi antara neuron, dan pengetahuan dan maklumat disimpan melalui sambungan fizikal yang diedarkan antara elemen rangkaian Dibentangkan dalam bentuk rangkaian, pembelajaran dan pengecaman rangkaian bergantung kepada proses evolusi dinamik berat sambungan neuron Walau bagaimanapun, perbezaan yang paling asas antara kecerdasan buatan dan rangkaian saraf ialah kecerdasan buatan (termasuk semua objek dan program yang mensimulasikan benda hidup, dll.) tidak mempunyai "kesedaran".

2023-08-04 komen 0  1783

Pengenalan Kursus：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  1009

Pengenalan Kursus：Fungsi algoritma genetik rangkaian saraf pengoptimuman nilai melampau ialah algoritma pengoptimuman yang menggunakan algoritma genetik dan rangkaian saraf secara menyeluruh. Idea terasnya ialah menggunakan model rangkaian saraf untuk menganggarkan fungsi objektif dan mencari penyelesaian optimum melalui algoritma genetik. Berbanding dengan algoritma pengoptimuman lain, algoritma genetik rangkaian saraf mempunyai keupayaan dan keteguhan carian global yang lebih kukuh, dan boleh menyelesaikan masalah nilai ekstrem fungsi tak linear yang kompleks dengan cekap. Kelebihan algoritma ini ialah ia boleh menganggarkan fungsi objektif yang kompleks melalui keupayaan pembelajaran rangkaian saraf, dan secara global mencari penyelesaian optimum melalui strategi carian algoritma genetik. Dengan menggunakan sepenuhnya kelebihan rangkaian saraf dan algoritma genetik, fungsi algoritma genetik rangkaian saraf pengoptimuman nilai melampau mempunyai potensi yang luas dalam aplikasi praktikal. Untuk fungsi tak linear yang tidak diketahui, hanya input fungsi itu

2024-01-23 komen 0  1275

Pengenalan Kursus：Ini adalah kali pertama saya mencipta rangkaian saraf dan saya memutuskan untuk menciptanya dalam golang, yang biasanya bukan bahasa yang digunakan untuk tujuan ini, tetapi saya ingin mendapatkan pemahaman yang baik tentang cara ia berfungsi dari awal dengan hanya perpustakaan asas. Matlamat program ini adalah untuk melatih rangkaian saraf supaya dapat menambah dua nombor (1-10). Untuk melakukan ini, saya mencipta kelas rangkaian saraf yang dipanggil rawai (nama terbaik yang boleh saya fikirkan) dan memberikannya 1 lapisan input (tatasusunan saiz 2), 1 lapisan tersembunyi (tatasusunan saiz 2) dan 1 lapisan output ( susunan saiz 1). Terdapat dua tatasusunan 2d pemberat, satu ialah ih (input tersembunyi) [2,2], dan satu lagi ialah ho, [2,1]. Berikut adalah untuk memulakan ai,

2024-02-06 komen 0  1107