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人工智能和python之间有什么联系?为何用python?

提及到人工智能很多人都会想到Python语言,对于很多人来说Python和人工智能几乎为等号模式,那么Python和人工智能属于什么关系呢?小编为大家简单的介绍一下。  Python是一种计算机程序设计语言,是一种动态的、面向对象的脚本语言,刚开始用于编写自动化脚本,随着版本的更新以及推进,Python可以应用在独立、大型项目的开发工作中,而人工智能就是人为通过嵌入式技术将程序写入机器中让其实现智

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#人工智能
深度学习必知十大激活函数

在人工神经网络中,一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入集合下的输出。标准的计算机芯片电路可以看作是根据输入得到开(1)或关(0)输出的数字电路激活函数。最近在reddit上刷到一张非常 形象mó xìng 的图。图形表达的是深度学习中常用的激活函数。那就让我们来整理一下深度学习中离不开的激活函数!激活函数激活函数(Activation Function)是一种添加到人工神经网络中的函数

#深度学习#人工智能
人工智能和python之间有什么联系?为何用python?

提及到人工智能很多人都会想到Python语言,对于很多人来说Python和人工智能几乎为等号模式,那么Python和人工智能属于什么关系呢?小编为大家简单的介绍一下。  Python是一种计算机程序设计语言,是一种动态的、面向对象的脚本语言,刚开始用于编写自动化脚本,随着版本的更新以及推进,Python可以应用在独立、大型项目的开发工作中,而人工智能就是人为通过嵌入式技术将程序写入机器中让其实现智

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#人工智能
深度学习必知十大激活函数

在人工神经网络中,一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入集合下的输出。标准的计算机芯片电路可以看作是根据输入得到开(1)或关(0)输出的数字电路激活函数。最近在reddit上刷到一张非常 形象mó xìng 的图。图形表达的是深度学习中常用的激活函数。那就让我们来整理一下深度学习中离不开的激活函数!激活函数激活函数(Activation Function)是一种添加到人工神经网络中的函数

#深度学习#人工智能
人工智能和python之间有什么联系?为何用python?

提及到人工智能很多人都会想到Python语言,对于很多人来说Python和人工智能几乎为等号模式,那么Python和人工智能属于什么关系呢?小编为大家简单的介绍一下。  Python是一种计算机程序设计语言,是一种动态的、面向对象的脚本语言,刚开始用于编写自动化脚本,随着版本的更新以及推进,Python可以应用在独立、大型项目的开发工作中,而人工智能就是人为通过嵌入式技术将程序写入机器中让其实现智

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#人工智能
终于有人把“嵌入式人工智能”讲明白了

人工智能嵌入式人工智能是个很有意思的概念。之前隔一段就要听到要工作或者要考研的同学问嵌入式和人工智能哪个有前途?果然成年人还是全都要更有前途,于是有了嵌入式人工智能。这篇就简单聊下嵌入式人工智能。嵌入式人工智能,就是在嵌入式的环境下做人工智能。算法模型还是原来原来那些算法模型,但是毕竟是在嵌入式环境下,时代变了,总要有一些东西作出改变。首先,我们来回答为什么要有嵌入式人工智能。01 为什么需要嵌入

#深度学习#迁移学习
人工智能和python之间有什么联系?为何用python?

提及到人工智能很多人都会想到Python语言,对于很多人来说Python和人工智能几乎为等号模式,那么Python和人工智能属于什么关系呢?小编为大家简单的介绍一下。  Python是一种计算机程序设计语言,是一种动态的、面向对象的脚本语言,刚开始用于编写自动化脚本,随着版本的更新以及推进,Python可以应用在独立、大型项目的开发工作中,而人工智能就是人为通过嵌入式技术将程序写入机器中让其实现智

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#人工智能
终于有人把“嵌入式人工智能”讲明白了

人工智能嵌入式人工智能是个很有意思的概念。之前隔一段就要听到要工作或者要考研的同学问嵌入式和人工智能哪个有前途?果然成年人还是全都要更有前途,于是有了嵌入式人工智能。这篇就简单聊下嵌入式人工智能。嵌入式人工智能,就是在嵌入式的环境下做人工智能。算法模型还是原来原来那些算法模型,但是毕竟是在嵌入式环境下,时代变了,总要有一些东西作出改变。首先,我们来回答为什么要有嵌入式人工智能。01 为什么需要嵌入

#深度学习#迁移学习
深度学习—BN的理解(一)

0、问题  机器学习领域有个很重要的假设:IID独立同分布假设,就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢?BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。  思考一个问题:为什么传统的神经网络在训练开始之前,要对输入的数据做Normalization?原因在

#深度学习
深度学习—BN的理解(一)

0、问题  机器学习领域有个很重要的假设:IID独立同分布假设,就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢?BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。  思考一个问题:为什么传统的神经网络在训练开始之前,要对输入的数据做Normalization?原因在

#深度学习
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