AI算法与模型 第6页
AI算法与模型模块深入探讨机器学习、优化算法和深度学习等人工智能的核心技术。通过详细的理论讲解与实战案例，帮助学习者理解各种算法的原理和应用，掌握如何构建和优化AI模型。无论是监督学习、无监督学习，还是神经网络的实现与优化，这里都提供了系统的学习资料~
排序
图神经网络：图的向量化
引言 图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）是一种专门用于处理图形数据的神经网络架构。图形数据是一种非欧几里得数据，其中主要包括节点（vertices）和边（edges），节点代表实体，边表...
5个月前
神经网络层结构的意义与维度诅咒
神经网络的层级结构 之前的博文中讲解了神经网络算法和深度学习模型，读者们是否有疑问：为什么神经网络模型要有层级结构？深度学习模型为什么需要这么多的隐藏层？ 答案很简单，这是算法分析数...
7个月前
k最邻近算法(K-Nearest Neighbors，KNN)
引言 基本概念: K-最近邻居（KNN）算法是一种基于实例的学习，它用于分类和回归。在分类中，一个对象的分类由其邻居的“多数投票”决定，即对象被分配到其k个最近邻居中最常见的类别中。 重要性...
7个月前
基于策略的深度强化学习
1 算法介绍：基于策略的强化学习 想象一下，你正在教一个机器人学习如何走路。在基于策略的强化学习方法中，你直接告诉这个机器人在每一步该如何行动。这种指导是通过一个概率模型来实现的，即...
5个月前
激活函数（Activate Fuction）
激活函数的定义与作用 激活函数是深度学习、人工神经网络中一个十分重要的学习内容，对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有非常重要的作用。在深度学习模型中，一般...
7个月前
生成对抗网络（GAN）
引言 生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一个革命性概念，为数据生成提供了一种全新的方式。其名称中的“对抗”体现了核心思想：通过两个神经网络之间的相互竞争来生成数据。这两个网络分别是...
5个月前
自注意力机制（Self-Attention）
Transformer模型中最关键部分就是自注意力（Self-Attention）机制，正如 Transformer 的论文的标题是“Attention Is All You Need”！以文本问题为例来讲解这个机制。在处理文本问题时，自注意...
6个月前
遗传算法（Genetic Algorithm）
算法引言 遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索启发式算法。想象一下长颈鹿的进化过程：在古代，长颈鹿的祖先可能都有着不同长度的脖子。在食物竞争激烈的环境下，那些脖子较长、能够触及更高...
5个月前
岭回归与LASSO回归
引言 岭回归: 通过向线性回归中引入L2正则化项防止过拟合。 LASSO回归: 通过向线性回归中引入L1正则化项实现特征选择。 L1正则化与LASSO回归 L1正则化通过在损失函数中添加参数权重的绝对值和的...
6个月前
降维算法之t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
t-SNE是一种用于探索高维数据结构的非线性降维技术。它特别适用于高维数据的可视化，因为它能够在低维空间中保留原始高维数据的局部结构。由于这个特性，t-SNE在机器学习和数据分析领域越来越受...
6个月前
