1.深入解析计算机神经网络:原理算法与应用神经网络计算机Frank Rosenblatt提出了感知器模型,这是第一种可以进行学习的神经网络。感知器能够通过调整权重,学习输入和输出之间的线性关系。 1986年:反向传播算法 David Rumelhart等人提出了反向传播算法(Backpropagation),这是神经网络训练中的一种重要算法,使得多层神经网络的训练成为可能。反向传播算法极大地推动了神经网络的发展。 https://blog.csdn.net/weixin_65409651/article/details/140822317

2.一文搞懂深度学习:神经网络基础部分腾讯云开发者社区4、基础神经网络 (1)单层感知机 (2)多层神经网络 5、总结 前言 本文将从神经网络定义、深度学习定义、深度学习历史、基础神经网络来简单介绍神经网络的基础部分。 1、神经网络定义 神经网络也称为人工神经网络(ANN)或模拟神经网络(SNN),是机器学习的子集,也是深度学习的算法支柱;被称为“神经”, 是因为它模仿大脑https://cloud.tencent.com/developer/article/2412654

3.什么是神经网络?神经网络的类型Cloudflare神经网络是人工智能 (AI) 模型的重要组成部分。它们基于模仿人脑神经元的结构工作。 学习中心 什么是人工智能 (AI)? 什么是机器学习? 什么是深度学习? 词汇 学习目标 阅读本文后,您将能够: 解释什么是神经网络 列出神经网络的类型 了解神经网络的工作原理 相关内容 什么是机器学习? 什么是深度学习? 什么是人工智能https://www.cloudflare-cn.com/learning/ai/what-is-neural-network/

4.在线网课学习课堂《神经网络理论及应用(北工商)》单元测试考核在线网课学习课堂《神经网络理论及应用(北工商)》单元测试考核答案.docx,注:不含主观题 第1题 判断题 (1分) 人工神经元是一个多输入、多输出的信息处理单元 第2题 判断题 (1分) 人工神经元数学模型决定该节点本身的信息处理能力 第3题 单选题 (1分) 人工神经网络的激活函数https://max.book118.com/html/2022/0429/8132040142004075.shtm

5.BrilliantBrilliant是一个在线学习平台,提供Introduction to Neural Networks课程介绍神经网络知识,让学生理解神经网络的基础知识,学习构建和调节神经网络,并应用神经网络解决实际问题。 Introduction to Neural Networks是Brilliant平台上的一门神经网络入门课程。这门课程面向初学者,介绍神经网络的基本概念、模型与算法。学习者可以在这https://www.aizhinan.cn/tools/2320.html

6.今我来思,堆栈泛化(StackedGeneralization)7. 其他, 在线学习, 神经网络,遗传学习, 群体智能 等: -在线学习 Online stacking (OS) Linear perceptron with online random tree Random bit regression (RBR) Vowpal Wabbit (VW) Follow the Regularized Leader (FTRL) -神经网络Artificial neural network (ANN) https://www.jianshu.com/p/46ccf40222d6

7.字节跳动破局联邦学习:开源Fedlearner框架,广告投放增效209%按照特征分布的不同,联邦学习的神经网络模型训练可以分为纵向(Cross-silo)和横向(Cross-device)两种模式。纵向模式下,每个参与方拥有相同样本的不同维度的特征,模型被分为两部分,类似模型并行训练。横向模式下,每个参与方拥有不同样本的相同维度的特征,每个参与方都有一份模型的拷贝,类似数据并行训练。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1550604028&efid=zqj9rqK7Yf_Us-lu-0Wnmg

8.神经网络与深度学习特别是最近这几年,得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富,越来越多的人开始关注这个“崭新”的研究领域:深度学习。深度学习以神经网络为主要模型,一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力,深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题,比如推理、决策等。目前,http://nndl.github.io/

9.工具Orange3:机器学习入门神器澎湃号·湃客澎湃新闻实操案例基于一个简单的mnist手写数字识别数据,搭建所需工作流。使用卷积神经网络学习器 设置卷积神经网络结构, 图片加载器加载训练和测试数据, 图片加载器 (1) 加载想要预测的图片, 模型训练与测试对模型训练并测试, 其结果可以通过散点图进行观察, 还可以在卷积神经网络预测进行预测。 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_24193195?commTag=true

10.《深度学习进阶自然语言处理》([日]斋藤康毅)简介书评所属分类:图书>计算机/网络>人工智能>深度学习与神经网络 本商品暂无详情。 价格说明 当当价:为商品的销售价,具体的成交价可能因会员使用优惠券、银铃铛等发生变化,最终以订单结算页价格为准。 定价:是图书封底定价。 划线价:划线价为参考价,划线价格可能是图书封底定价或该商品曾经展示过的销售价等,由于地区、时间http://product.dangdang.com/29141034.html

11.深度学习(豆瓣)本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者,亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者,利用大数据和不断增强的计算能力,终于在神经网络算法上取得重大突破,实现了人工智能井喷式的发展。 作为深度学习领域的通识作品,本书以恢弘的笔触,通过3个部分全景展现了深https://book.douban.com/subject/30425822/

12.深度学习概述深度学习是使用“深度”神经网络的机器学习技术的总称。 如今,深度学习是机器学习最引人注目的领域之一,因为它在计算机视觉、自然语言处理等领域以及(应用于强化学习时的)游戏、决策和模拟等场景中都取得了成功。 深度学习成功的关键因素是数据、计算、软件框架和运行时的可用性,它们有助于创建神经网络模型及其推理的执行https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/machine-learning/deep-learning-overview

13.8个学习AI的网站(免费自学人工智能必备)学吧导航DeepLearningAI网站也是由人工智能和机器学习领域的权威吴恩达教授创建的在线学习平台,该网站提供与深度学习相关的各种课程和资源,深度学习是机器学习的一个子领域,专注于人工神经网络和深度神经网络。课程设计为初学者和有经验的实践者都可以使用,分为入门、中级、高级三个层次,涵盖一系列与深度学习有关的主题,包括神经https://www.xue8nav.com/2090.html

14.GitHubcjnchen/awesome本项目是飞桨官方出品的一站式深度学习在线百科,飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单,更多飞桨内容欢迎访问飞桨官网。本项目内容涵盖: 课程类:零基础实践深度学习、产业实践深度学习、特色课程、飞桨套件课程汇总资料 书籍类:《动手学深度学习》飞桨版 https://github.com/cjn-chen/awesome-DeepLearning

15.人工智能深度学习(英语:deeplearning),是一个多层神经网络是一种机器学习方法。在深度学习出现之前,由于诸如局部最优解和梯度消失之类的技术问题,没有对具有四层或更多层的深度神经网络进行充分的训练,并且其性能也不佳。但是,近年来,Hinton等人通过研究多层神经网络,提高学习所需的计算机功能以及通过Web的开发促进培训数据的采购https://vibaike.com/5512/