2017年2月13日 他说，当人类观察到一个新模式（或规律）的时候，会立刻学会那个模式。这对 AI 暂时还不可能。 AI 的学习方法被称为批量学习。如果你想要对 AI 加入一个新模式...
2025年2月27日 1. 深度神经网络透明化的必要性在当今数据驱动的时代,深度学习技术已经成为推动各个行业创新的关键力量。然而,随着深度神经网络(DNNs)在金融、医疗、自动驾驶...
2024年12月31日 在传统的机器学习算法中,模型的决策过程通常比较透明。例如,决策树、线性回归等算法可以明确展示模型的权重和规则,这使得我们能够清楚地理解模型是如何做出预测的。然而,深...
2024年10月29日 系统不透明性让纠正偏见变得更难，也加剧了不信任感。目前，AI领域的主要参与者意识到了这一局限性，并正在积极开展研究，以更好地了解其模型的工作原理。例...
2023年10月3日 一、AI黑盒问题的背景与挑战 随着深度学习等复杂模型的兴起,人工智能算法的预测能力大幅提升,但同时也变得越来越复杂和不可解释。这导致了AI黑盒问题:我们无法准确理解机器学...
2024年12月22日 黑箱问题的具体表现 🕵️♂️ 决策过程不透明 想象一下,在一个信用评分系统中,机器学习模型可能基于数百个特征来做出决定。但你很难知道哪些特征是关键因素,这自然让人对...
2024年1月7日 1.背景介绍 AI大模型的发展已经进入了一个关键阶段。随着数据规模的不断扩大、算法的不断进步和计算能力的不断提升,AI大模型已经在许多领域取得了显著的成果。...
基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究
陈先昌 - 《浙江工商大学》 - 2014 - 被引:154
深度学习(DL, Deep Learning)是计算机科学机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标-人工智能(AI, Artificial ...
2024年4月27日 拿上面的[网络1]举例。假设模型已按[网络1]创建，数据集已准备，分为训练集（training）比如 x=[1,2], y=[3,5] 和验证集（validation）比如 x=[3], y=[7]。深度学习即神经网...
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