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在世界的某一个角落,我们的研究人员灵感来了,要不模仿一下人脑,让机器也能够进行学习~

1943年由神经科学家麦卡洛克(W.S.McCilloch) 和数学家皮兹(W.Pitts)在《数学生物物理学公告》上发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》(A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity)。建立了神经网络和数学模型,称为MCP模型。所谓MCP模型,其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型,也就诞生了所谓的“模拟大脑”,人工神经网络的大门由此开启。

说干就干,于是乎人工神经元出现,再由这些人工神经元组成了人工神经网络,我们把含有神经网络的程序称为深度学习程序。
我们将一些学习材料作为输入,统统仍给机器,和说它你学吧

然后我们的程序就会通过我们给的人工神经网络进行学习

深度学习具体是怎么进行学习的呢,我在 小白入门深度学习 | 第三篇:30分钟入门深度学习 - TensorFlow版 一文中有详细的介绍。

好啦,今天就到这里

我是K同学啊,我们下期再见~

最后再送大家一本, 帮助大家拿到 BAT 等一线大厂 offer 的数据结构刷题笔记 ,是谷歌和阿里的大佬写的,对于算法薄弱或者需要提高的同学都十分受用(提取码:9go2 ):

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大家好,我是K同学啊~在写《深度学习100例》过程中,我发现不少同学对深度学习还没一个概念,简单聊一个深度学习是什么先问大家一个问题还记小时候是怎么学会读文识字的嘛,学习?更具体一点,练习老师在讲台上不断告诉你,这是a,这是b,那是c。回家后,还扔给你一堆作业,不断读、写。久而久之,练习的次数多了,也就会了。我们都知道这是由于我们有一颗强大的大脑,在世界的某一个角落,我们的研究人员灵感来了,要不模仿一下人脑,让机器也能够进行学习~1943年由神经科学家麦卡洛克(W.S.McCilloc
未来ChatGPT将在多大程度上改变文学艺术创作?ChatGPT会是 文科生 的末日吗?日前,文艺评论系列学术对谈活动“坊间对话”第19期“弗兰肯斯坦之梦:ChatGPT的文学艺术创作”在天桥艺术中心举办。对谈嘉宾围绕ChatGPT在文学艺术创作的现实影响和应用前景进行了热烈交流。活动是中国人民大学第十六届文学节系列活动之一,由北京文艺评论家协会与中国人民大学文学院合作举办。 ChatGPT为什么能? 在探讨ChatGPT的功能性时,人大信息资源管理学院讲师杨建梁首先提到了语言模型。语言模型是用大量语料做支撑,对人工智能进行“训练”,并通过概率机制给出答案。他指出,ChatGPT已经超出语言模型的能力和范畴,展现出解决一些复杂问题的特殊能力。主要有两方面原因:一是语言模型足够大,“训练”资料足够多,当参数量大到一定程度时,ChatGPT就涌现出特殊的能力;二是它逐渐掌握了人类的推理能力和思维链,因此处理很多任务时表现出近似于人的语言或行为。但他同时强调,ChatGPT仍然离不开复读机的属性,因为它的终极目标是说像人的话,但并不关注这句话本身是否正确。 人大文学院比较文学与世界文学专
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在正式介绍 神经网络 之前,首先来了解一下 神经网络 的前身,MCP模型(McCulloch-Pitts模型),简单来说他就是一个神经元的建模。 上图是生物意义上的神经元,也是我们要建模去模拟的神经元,根据生物的定义,我们建立的MCP模型主要简化成:接受多个输入,得到两种输出(1或者0),表示神经元的激活和抑制状态。用更数学的语言表达,就是: input=w1x1+w2x2+...+wnxninput...
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本周阅读了论文《Multiple-Boundary Clustering and Prioritization to Promote Neural Network Retraining》,该论文主要提出了一种叫MCP的方法,选择有效的输入子集对DL模型进行再训练,以提高模型的质量。在我们的研究中,可以考虑本文的边界聚类的算法思想。 主要工作: 测试工作中,常通过标记从测试上下文中收集有效输入子集来重新训练DL模型,提高模型质量。 本文提出: 多边界聚类和优先级排序(MCP)——将测试样本聚
MVC是一种框架模式而非设计模式,GOF把MVC看作是3种设计模式:观察者模式、策略模式与组合模式的合体,而核心是观察者模式。​​​​​​​ MVC框架模式图角色说明模式说明当用户出发事件的时候,view层会发送指令到controller层,接着controller去通知model层更新数据,model层更新完数据以后直接显示在view层上,这就是MVC的工作原理。 `timeout=(3, 7)` 表示设置了请求的超时时间。具体来说,`(3, 7)` 是一个元组,其中第一个元素表示连接超时时间,第二个元素表示读取超时时间。 连接超时时间是指在建立连接时等待的最大时间。如果在指定的时间内无法建立连接,请求将会超时。 读取超时时间是指在连接建立后,等待服务器响应的最大时间。如果在指定的时间内没有收到服务器的响应,请求将会超时。 在这个例子中,连接超时时间设置为3秒,读取超时时间设置为7秒。这意味着如果在3秒内无法建立连接,或者在连接建立后的7秒内没有收到服务器的响应,请求将会超时。 你可以根据实际情况调整超时时间,以确保请求在合理的时间范围内得到响应。如果超时时间设置得太短,可能会导致请求过早超时;如果超时时间设置得太长,可能会导致请求等待时间过长。 win10+Tensorflow2 + cuda +RTX 3080 +cudnn 安装 心无旁骛~: 时隔三年依旧可以用,太强了博主大大! 表情包 深度学习100例 | 第31天-卷积神经网络(DenseNet)识别生活物品 白话机器学习: 我用两个月时间,终于把CSDN的付费资源玩明白了! https://blog.csdn.net/zy_dreamer/article/details/131864213