这时模型学嗨了，不肯停止，一直持续学习，学到了很多内容：有翅膀、嘴巴长、脖子形状像2、白色等特征的就是天鹅。结果：这时飞过来的黑天鹅被误判为不是天鹅，因为黑色从来没有出现过，这使得模型把颜色这种局部特征过度学习成了全局特征，从而产生了识别误差。结果：该模型将所有符合这两个特征的动物都预测为天鹅，比如鹦鹉、山鸡等，这就导致了误差的产生。模型学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准过于粗糙，从而导致模型不

因为是已发生事实事件Evidence，需要对所有样本进行测试，才能得到事实概率！，P(E)可以分为两部分，一部分是E和H的交集，另一部分是E和。事件A发生概率 * 事件A发生的条件下，B发生的概率。先写事件A发生概率，然后写乘以条件概率P(B|A)，事件B发生概率 * 事件B发生的条件下，A发生的概率。先写事件B发生概率，然后写乘以条件概率P(A|B)，随机事件：是指随机试验中可能发生或不发生的结

作者：NLPIR链接：https://www.zhihu.com/question/299907037/answer/860596204来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。构建知识图谱是一个迭代更新的过程，根据知识获取的逻辑，每一轮迭代包含三个阶段：信息抽取：从各种类型的数据源中提取出实体、属性以及实体间的相互关系，在此基础上形成本体化的知识表达；知识融合

session是requests库中的一个类，创建session对象进行访问的好处是，session对象能够自动维护访问的cookies信息(通过js修改的cookies信息它是记录不到的)urllib.request.Request --> urlopen()方法可以实现最基本构造HTTP请求的方法，但如果加入headers等信息，就可以利用Request类来构造请求。我个人认为，select(

local ragflow与docker ragflow镜像冲突。- 在Ragflow/docker文件路径下：docker compose up -d# 启动ragflow service。- docker ps#检查docker ragflow 版本和状态，cpu status: healthy.所以当Docker ragflow镜像和local ragflow version不一样时，就会发

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虽然深度神经网络在各大科研应用领域取得了极好的成绩，但是无论是传统的CNN、RNN，还是到最新的GAN、Attention、Reinforcement learning、Transfer learning，它们的本质都是在遵循按部就班、循规蹈矩的神经网络算法过程。我个人以为单凭这种神经网络算法很难达到真正的图灵测试所说的智能。原因：我在和女朋友蕾蕾聊天的时候，思维总是会不自觉的跳跃一下，这种跳跃是

因为大家都是在一个真实的分布中得到的样本，对于分布的拟合都是近似的。想要以最快的方式下山，就沿着梯度的反方向走。下面的这张动图演示，乍看就像就像是在复杂地形中作战的沙盘推演，其实揭示的是随机梯度下降（SGD）算法的本质。同样是走一步路，坡度大的地方上升的高度就高，坡度小的地方上升的高度就小，对比现实生活中的盘山公路！了解之后，总的来说，随机梯度下降一般来说效率高，收敛到的路线曲折，但一般得到的解是

前言我在学习机器学习和图像处理的过程中，经常会遇到卷积这个概念。我每次遇到这个概念都有点似懂非懂的样子。有时候清楚它的直观解释，但又搞不清公式中是如何体现的。究其原因，还是我没有完全搞懂这个概念。于是我在网上找了很多文章来研究，终于有了一点比较直观的印象，这里就趁热把我理解的总结一下，不足之处敬请指正。卷积的起源虽然很多文章都在介绍卷积的理论和卷积神经网络的架构，但对其来源背景都不甚了了，我在这归

模糊神经网络(Fuzzy Neural Network, FNN)背景系统复杂度的增加，人工智能深度化发展模糊数学创始人L. A. Zadeh, 1921. 当系统的复杂性增加时，我们使它精确化的能力将减小。直到达到一个阈值，一旦超过它，复杂性和精确性将互相排斥。模糊集理论：集合讨论一个对象具有某种性质时记作A，不具有这种性质时记作非A，且两者必居其一，决不允许模棱两可，而没有考虑这种性质的程度上