AI启航：努力成为高中同学都能理解的人工智能
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你是否对机器学习和人工智能充满兴趣，却苦于找不到一份清晰易懂的学习路线图？“AI启航“专栏为你打造一套从零入门到深入理解的学习体系，带你轻松掌握机器学习核心概念、算法原理和实用模型。无论你是技术小白，还是想进一步精进的开发者，这里有丰富的理论解析、生动的案例教程，以及与实际场景相结合的技术探索。开启
Jeo_dmy
985人工智能学院毕业菜鸟，愿意向所有的大佬学习请教探讨人工智能相关知识。
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人工智能进阶之入门神器ResNet：从菜鸟到大神的深度学习之旅
深度学习领域的里程碑式进展，被冠以“深度学习救星”原创 2025-01-10 11:18:12 · 1096 阅读 · 0 评论 -
ChatGPT入门之文本情绪识别：先了解LSTM如何处理文字序列
想象这样一个任务：你希望训练一个模型，它能说出一段文字的情感是“正面”还是“负面”，比如：“这部电影简直太棒了！” → 正面情感“糟糕透顶，浪费了两个小时的时间。” → 负面情感这就是一个典型的文本情感识别任务，而LSTM（长短期记忆网络）特别适合这种顺序依赖的数据。原创 2025-01-09 17:52:09 · 1275 阅读 · 1 评论 -
（七）人工智能进阶之人脸识别：从刷脸支付到智能安防的奥秘，小白都可以入手的MTCNN+Arcface网络
还记得第一次用支付宝"刷脸"时的新奇感吗？或者被抖音的人脸特效逗乐的瞬间？这些有趣的应用背后，其实藏着一个精妙的AI世界。今天，就让我们开启一段奇妙的人脸识别技术探索之旅吧！原创 2025-01-07 18:33:12 · 2111 阅读 · 0 评论 -
（六）人工智能进阶之VGGNet：从菜鸟到大神的深度学习之旅
一个曾今在ImageNet竞赛中横空出世的深度学习网络 —— VGGNet！它不仅拿下了ILSVRC 2014比赛的亚军，还凭借其简单优雅的设计理念成为了深度学习界的"常青树"。原创 2025-01-06 19:39:35 · 1123 阅读 · 0 评论 -
（五）人工智能进阶：基础概念解释
网络模型就像是一个精密的流水线工厂，由多个车间（层）组成，每个车间都负责特定的加工任务。原材料（输入数据）在这条流水线上逐步加工，最终产出成品（预测结果）。原创 2025-01-02 22:34:57 · 809 阅读 · 0 评论 -
（四）通过BP神经网络来理解人工智能
BP神经网络，全称"误差反向传播神经网络"，它模仿了人类大脑的神经元连接方式。首先你要接收信息（输入层）然后大脑处理这些信息（隐藏层）最后做出反应（输出层）如果反应错误，你会总结经验，下次改进（误差反向传播）如何构建一个可学习的神经网络如何通过误差反向传播来优化网络深度学习的基本原理虽然现代AI已经发展出了更复杂的架构，但BP的思想依然是其核心。正如牛顿力学是现代物理的基础一样，BP神经网络也是现代深度学习不可或缺的基石。原创 2024-12-27 18:40:42 · 962 阅读 · 0 评论 -
（三）当人工智能是一个函数时，怎么去训练它？
人工智能本质上就是一个函数。那么今天，让我们更进一步：这个函数是怎么练成的？原创 2024-12-30 19:29:04 · 848 阅读 · 0 评论 -
（二）当人工智能是一个函数，函数形式怎么选择？ChatGPT的函数又是什么？
让我们进一步探讨：面对不同的实际问题，应该如何选择合适的函数形式？广告推荐系统中的函数选择很有意思：想象一下，你正在刷抖音，突然看到一个运动鞋的广告。巧的是，你最近正在对比各种跑鞋，这个广告简直像是读懂了你的心！这就是智能广告推荐系统的魔力。原创 2024-12-31 16:01:33 · 1657 阅读 · 0 评论 -
（一）人工智能其实可以看成是一个函数
你有没有想过，人工智能究竟是什么？很多初学者会觉得它是一种神秘的黑科技，其实不然。如果我们换个角度思考，把人工智能看成一个“函数”，一切就会变得生动且易于理解。原创 2024-12-29 20:00:38 · 1711 阅读 · 0 评论 -
机器学习中精确率（precision）、召回率（recall）和准确率（accuracy）的理解
注：网上很多讲解都瞎讲，把precision和accuracy概念混淆，误人子弟。1.精确率（precision） 就precision而言有很多版本，各种说法不一，有精确率也有正确率更有甚者把准确率也搞出来了实在受不了，反正咱们看英文叫做precision。 precision是表示预测为正样本中，被实际为正样本的比例。根据图1-1可得其计算公式为：P = TP / (TP + FP...原创 2018-07-13 12:18:41 · 3110 阅读 · 0 评论 -
支持向量机——学习笔记（难点梳理）
先给出两个定义：函数间隔：对于给定的训练数据集和超平面 ，定义超平面关于样本点的函数间隔为： 式（1-1） 所有数据集T中函数间隔最小值为： 式（1-2）几何间隔：对于给定的训练数据集和超平面 ，定义超平面关于样本点的函数间隔为： 式（1-3）...原创 2018-07-20 22:02:42 · 790 阅读 · 2 评论 -
大数据挑战赛-鼠标轨迹识别
声明：本文属于原创，如想转载，请务必在抬头注明出处。大数据挑战赛-鼠标轨迹识别，竞赛官网：http://bdc.saikr.com/c/cql/345411.我们看一下整个竞赛的详情赛题描述 鼠标轨迹识别当前广泛运用于多种人机验证产品中，不仅便于用户的理解记忆，而且极大增加了暴力破解难度。但攻击者可通过黑产工具产生类人轨迹批量操作以绕过检测，并在对抗过程中不断升级其伪造数...原创 2018-07-21 14:24:28 · 9249 阅读 · 13 评论