B站资源推荐:复旦大学机器学习、深度学习公开课,附PDF课件下载

邱锡鹏DL经典教材-《神经网络与深度学习》 本书介绍 近年来,以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能助手、推荐系统到自动驾驶,人们在日常生活中都可能有意无意地用到了人工智能技术。这些技术的背后都离不开人工智能领域研究者的长期努力。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... 阅读详情

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复旦大学肖仰华老师-知识图谱-概念与技术 知识图谱( Knowledge Graph)的概念由谷歌2012年正式提出,旨在实现更智能的搜索引擎,并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前,随着智能信息服务应用的不断发展,知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。另外,通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识,使信息资源更易于计算、理解以及评价,并且形成一套Web语义知识库。知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力,可为万维网上的知识互联奠定扎实的基础,使Web 3.0提出... 阅读详情

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学习资料:https://www.bilibili.com/video/BV1Bt4y1U7xq?from=search&seid=15892801515091723536 深度学习的方式 在input的刺激下,不断改变网络的连接权值 神经元的作用 对输入空间进行线性划分 学习训练算法 就是训练权值 前馈型神经网络(BP算法,也叫BP神经网络) 连接方式上是全连接;输入层(数值型数据,激活函数输入==输出),隐层,输出层 用于分类,找特征值 x和w是向量,b是偏置值,f叫激活函数,负责

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Wang_AI
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