标签：神经网络

近年来，计算机视觉技术在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大的进展。然而，随着数据集和模型规模的不断增大，传统的图像处理方法逐渐显露出计算...

GPT-4和ChatGPT是开放式AI文本生成模型，它们在自然语言处理领域引起了广泛关注。虽然两者都是OpenAI公司发布的模型，但它们在设计和应用上存在一些明显的区...

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域中与人类自然语言相对应的一门研究。它通过使用人工智能和计算机技术，使得计...

「注意力机制」是一个重要的概念，涉及了认知心理学、神经科学以及近年来兴起的深度学习领域。人类注意力是指个体在面对外界信息时，选择性、集中性地关注特...

变分自动编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种概率生成模型，它结合了自动编码器和概率推断的思想，能够从数据中学习出一个潜在的概率分布，进而用...

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的深度学习模型。它因其出色的记忆能力而在自然语言处理领域表现出色。本文将深入解读LSTM模型的原理...

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种针对图像和视频等二维数据进行处理的深度学习模型。作为计算机视觉领域最重要的技术之一，卷积神经...

策略梯度是一种强化学习中常用的优化方法，其通过优化目标策略的参数来实现提升强化学习算法性能的目的。本文将对策略梯度算法进行详细解读，包括其原理、关...

深度学习（Deep Learning）是一种基于人工神经网络的机器学习技术，被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。它的核心理论是模拟人脑神经元之...

神经网络是人工智能领域中的核心技术之一，其工作原理模拟了人类神经系统，能够学习和处理复杂的信息。它由许多神经元相互连接而成的网络结构，通过使用输入...