与传统神经网络不同，RNN通过隐藏状态（hidden state）的循环连接，将前一个时间步的输出作为当前时间步的输入，从而实现对序列数据的时序建模。另外想结合AI发文发刊，但不知道怎么做创新的同学，我们team磨练出了一套系统且专业的传统学科交叉AI科研入门方案，可带学生发paper，已迭代五次（持续迭代中），我们会根据你的研究方向来规划学习路径，并且根据你的实验数据分为了时序、图结构、影像三大

知识图谱就是一组节点和边构成的三元组。这里的节点A和节点B是两个不同的实体。这些节点由代表两个节点之间关系的边连接，也被称为一个三元组。例如头实体“普京”和尾实体“俄罗斯”的关系是“是总统”：还可以增加“普京在克格勃工作过”的三元组：还可以增加“俄罗斯是APEC组织成员”的三元组：识别实体和它们之间的关系对我们来说不是一项困难的任务，有监督的命名实体识别（NER）和关系抽取都有比较成熟的模型。但是

摘要：机器学习需要扎实的数学基础，包括微积分、线性代数、概率统计和优化方法等，仅会调用Python工具包是不够的。为帮助学习者掌握相关数学知识，推荐两本优质教材：《人工智能：数学基础》系统讲解AI领域的数学内核；《机器学习的数学》专为零基础设计，将抽象概念转化为实用工具。关注公众号可免费获取相关资料。

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大家好！今天用一篇文章对经典的卷积神经网络进行详解，包含LeNet、AlexNet、VGGNet、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet，同时我也整理关于神经网络几大主流SOTA模型及相关变体的论文与代码仓库，可添加我的小助手无偿获取~文章中所有的数据和资料，可添加小助手无偿分享~扫码添加小助手即可无偿获取~也可以关注“AI技术星球”公众号，关注后回复“221C”获取。LeNe

AI在医疗领域的应用需要可解释性，仅凭预测准确率无法建立信任。SHAP（SHapley Additive exPlanations）技术通过揭示机器学习模型的决策依据，帮助理解特征（如BMI、年龄、血压）对预测结果的贡献程度。本文以糖尿病风险预测为例，展示SHAP如何从三个层面提供解释：1）全局特征重要性，识别关键风险因素；2）特征效应分析，揭示各因素与风险的关联；3）个体预测解释，说明具体病例的

本文系统介绍了深度学习领域的关键模型及其应用场景。从基础的感知机、多层感知机到CNN、RNN、Transformer等主流模型，再到GAN、VAE等生成模型，以及Q学习、DQN等强化学习方法，全面涵盖了计算机视觉、自然语言处理、序列分析等任务。文章还特别介绍了BERT、GPT、DALL·E等前沿模型，并提供了U-Net、YOLO等实用模型的工程应用场景。此外，文中还推广了一套AI科研入门学习方案，

第13讲（难度***）: 介绍对抗攻击，是指针对机器学习模型，尤其是深度学习模型的一种攻击方式。第9讲（难度***）: 介绍Seq2Seq，输入一个序列，输出一个序列的学习任务，深度学习时间序列要解决的问题，重点看看模型结构有哪些部分组成，每一部分的功能，现在其他时间序列模型大部分都是采用这种结构的变体。第16讲（难度***）: 介绍强化学习基础，了解强化学习解决的问题，智能体，环境，奖励等概念，

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