人工智能理论
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一些人工智能的常用理论，不作为系统学习的资料，只作为理论科普资料。
浪九天
全栈开发工程师：保持开放的心态，去接受新的思想和技术，为成为强者而奋斗，有一天可以“大庇天下寒士俱欢颜”这是技术人该有的底气；
工作内容：培训、面试、项目攻坚、任务兜底、客情服务、资源协调，关怀与幕后指导；
感想：从事技术行业以来，只明白了一件事，做任何事情，最重要的就是人，技术只是成就事情的工具，接受世事的变化，以百分百的认真，去对待每一件事，即使头破血流，也会改变这个世界一点点；
别人的评价：严肃、忠诚、有冲劲、积极、乐观、沉着冷静、自带气场；
自我评价：只是想让这个世界的每一个人都能够无忧无虑去做自己想做的事，做着最坏的打算，向着最好的结果努力。
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【机器学习】非结构化数据革命：机器学习中的文本、图像与音频（带示例）
以上代码示例分别展示了机器学习在文本、图像和音频非结构化数据处理中的应用，涵盖了数据预处理、模型训练和评估等关键步骤。原创 2025-03-13 09:08:25 · 423 阅读 · 0 评论 -
面向高质量视频生成的扩散模型方法-算法、架构与实现【附核心代码】
上述代码只是一个简化的示例，实际应用中还需要更多的功能和优化，如数据预处理、模型的进一步优化、生成视频的后处理等。原创 2025-03-10 17:50:39 · 708 阅读 · 0 评论 -
如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？
如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？数据增强，更深的网络结构、学习率调整、正则化。原创 2025-03-05 18:20:48 · 1756 阅读 · 0 评论 -
强化学习算法（Reinforcement Learning）详细解释（带示例）
强化学习是机器学习的一个领域，其核心思想是智能体（Agent）在环境（Environment）中通过不断地与环境进行交互，尝试不同的动作（Action），并根据环境反馈的奖励（Reward）来学习如何做出最优决策，以最大化长期累积奖励。原创 2025-03-03 09:00:00 · 2097 阅读 · 0 评论 -
门控循环单元（Gate Recurrent Unit，GRU）详细解释（带示例）
和长短时记忆网络（LSTM）类似，门控循环单元（GRU）也是为了解决传统循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。GRU 由 Cho 等人在 2014 年提出，它在保留捕捉序列长期依赖能力的同时，简化了 LSTM 的结构，使得计算效率更高。原创 2025-03-03 08:45:00 · 3395 阅读 · 0 评论 -
长短时记忆网络（Long Short - Term Memory，LSTM）详细解释（带示例）
传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时，会面临梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以学习到序列中的长期依赖关系。LSTM 是一种特殊的 RNN 变体，由 Hochreiter 和 Schmidhuber 在 1997 年提出，其设计目的就是为了解决 RNN 的这一缺陷，能够更好地捕捉序列中的长期依赖信息。原创 2025-03-02 09:15:00 · 1963 阅读 · 0 评论 -
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）详细解释（带示例）
循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的神经网络，如时间序列数据、文本数据等。与传统的神经网络不同，RNN 具有 “记忆” 能力，能够利用过去的信息来处理当前的输入，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。原创 2025-03-02 09:00:00 · 1333 阅读 · 0 评论 -
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）
卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，自动提取数据的特征，大大减少了模型的参数数量，降低计算量，同时提高了模型的泛化能力。原创 2025-03-01 23:16:00 · 2285 阅读 · 1 评论 -
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）详细解释（带示例）
人工神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，由大量的神经元（也称为节点）相互连接组成。这些神经元按照层次结构排列，通常包括输入层、隐藏层和输出层。信息在网络中从输入层传递到隐藏层，再到输出层，在这个过程中，神经元之间通过加权连接进行信息传递和处理。原创 2025-03-01 22:47:40 · 1344 阅读 · 0 评论 -
k 近邻算法（k - Nearest Neighbors，KNN）详细解释（带示例）
k 近邻算法是一种基本的有监督机器学习算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。其核心思想非常简单直观：对于一个待分类或待预测的样本，在训练数据集中找到与它距离最近的 k 个样本，然后根据这 k 个样本的类别或数值来确定待分类样本的类别或预测值。原创 2025-02-28 14:54:37 · 959 阅读 · 0 评论 -
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）详细解释（带示例）
支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归任务。在分类问题中，SVM 的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分隔开来，并且使得两类样本到该超平面的间隔最大。这个超平面被称为最大间隔超平面，而那些离超平面最近的样本点被称为支持向量，它们决定了超平面的位置和方向。原创 2025-02-28 13:56:18 · 801 阅读 · 0 评论 -
随机森林（Random Forest）详细解释（带示例）
随机森林是一种集成学习算法，它通过组合多个决策树来进行分类或回归任务。集成学习的核心思想是将多个弱学习器（这里是决策树）组合成一个强学习器，以提高模型的准确性和稳定性。原创 2025-02-28 13:37:38 · 560 阅读 · 0 评论 -
决策树（Decision Tree）详细解释（带示例）
决策树是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的算法，以下从基本概念、工作原理、算法流程等方面详细介绍。原创 2025-02-27 18:02:35 · 1329 阅读 · 0 评论 -
什么是朴素贝叶斯（带详细解释和示例）一分钟带你看懂
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域都有广泛的应用，具有计算效率高、对小规模数据表现良好等优点，但由于特征条件独立假设在实际中往往不成立，可能会影响其分类准确性。原创 2025-02-27 13:32:20 · 1208 阅读 · 0 评论