Kursus Pertengahan  11360

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  17663

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  11379

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：Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam telah menjadi teknologi arus perdana dalam kecerdasan buatan dan digunakan secara meluas dalam pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi, terjemahan mesin, sistem pengesyoran dan bidang lain. Sebagai bahasa pengaturcaraan sisi pelayan arus perdana, PHP juga boleh digunakan untuk pelaksanaan rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan rangkaian neural dan model rangkaian neural dalam. 1. Rangkaian Neural Rangkaian saraf ialah model pengkomputeran yang meniru sistem saraf biologi dan terdiri daripada berbilang neuron yang saling berkaitan. rangkaian saraf

2023-05-28 komen 0  1208

Pengenalan Kursus：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  879

Pengenalan Kursus：Contoh algoritma rangkaian saraf dalam Python Rangkaian saraf ialah model kecerdasan buatan yang menyerupai sistem saraf manusia Ia boleh mengenal pasti corak secara automatik dan melaksanakan tugas seperti pengelasan, regresi dan pengelompokan dengan mempelajari sampel data. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang mudah dipelajari dan mempunyai perpustakaan pengkomputeran saintifik yang berkuasa, Python cemerlang dalam membangunkan algoritma rangkaian saraf. Artikel ini akan memperkenalkan contoh algoritma rangkaian saraf dalam Python. Pasang perpustakaan berkaitan Perpustakaan rangkaian saraf yang biasa digunakan dalam Python termasuk Keras, Tensorflow dan PyT

2023-06-10 komen 0  1894

Pengenalan Kursus：Rangkaian Neural Bayesian (BNNs) dan Rangkaian Neural Probabilistik (PNNs) ialah dua model kebarangkalian penting dalam bidang rangkaian saraf. Kedua-duanya menangani ketidakpastian dan membuat kesimpulan taburan posterior parameter model. Walaupun terdapat persamaan antara kedua-duanya, terdapat beberapa perbezaan metodologi dan teori. Pertama, BNN menggunakan inferens Bayesian untuk mengendalikan ketidakpastian dalam parameter model. Mereka memperkenalkan taburan terdahulu untuk mewakili kepercayaan terdahulu tentang parameter dan menggunakan teorem Bayes untuk mengemas kini taburan posterior parameter. Dengan memperkenalkan ketidakpastian dalam parameter, BNN dapat memberikan ukuran keyakinan dalam ramalan dan boleh menyesuaikan diri secara fleksibel

2024-01-24 komen 0  1092

Pengenalan Kursus：Pengoptimuman prestasi model rangkaian saraf ringan Pengenalan: Dengan perkembangan pesat pembelajaran mendalam, model rangkaian saraf telah menjadi alat penting dalam bidang pembelajaran mesin. Walau bagaimanapun, apabila model menjadi lebih kompleks, beban pengiraan model rangkaian saraf juga meningkat dengan sewajarnya. Terutama untuk beberapa model rangkaian saraf ringan, isu pengoptimuman prestasi amat penting. Artikel ini akan menumpukan pada pengoptimuman prestasi model rangkaian saraf ringan dan memberikan contoh kod khusus. 1. Analisis hubungan antara reka bentuk model dan prestasi: kerumitan model dan beban pengiraan: model rangkaian saraf ringan

2023-10-09 komen 0  1295