导图社区 人工智能之深度学习神经网络发展概述
“推理期 1956年达特茅斯会议之后的十几年里人工智能迎来了第一次高峰,大部分早期研究员都通过人类的经验,基于逻辑或事实归纳出来一些规则,然后通过编写程序来让计算机完成一个任务。
这是一篇关于现代教育技术概论思维导图,主要包含教师专业能力发展、学生学为中心、整合技术的学科内容教学TPC、教学模式创新等。
“本教材主要介绍近年来产生发展的多种智能优化算法。包括为人熟知的遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法和蚁群优化算法;近年来已成为研究热点的粒子群优化算法;还有尚待普及的捕食搜索算法和动态环境下的进化计算。书中讨论这些算法的产生和发展、算法的基本思想和理论、基本构成、计算步骤和主要的变形以及数值例子和实际应用。为了方便读者学习,各章之后还附有精选的习题、思考题及相关的参考文献。本教材是为“智能优化方法”这门研究生课程编写的
对于口语基础较差,或是因为发音不标准而不敢开口的学生,学习阻碍更大。 英语口语评测系统,是专为大学英语口语教学提供的训练、测评系统。一方面给学生提供了良好的口语学
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人工智能之深度学习
神经网络发展概述
深度学习概述
深度学习的应用
图像应用
图像分类
车牌识别
人脸识别
以图搜图
图像分割
目标检测
自动驾驶
自然语言处理
语言识别
关键词提取
机器学习回顾
目标函数 f
训练数据 D
选择最优假设 g
从数据中获得一个假设的函数,是 f 非常接近 g
深度学习VS机器学习
深度学习是机器学习的一种
机器学习的数据量小于深度学习
擅长处理
深度学习
真实数据
维度大
人工神经元模型
简化的生物神经元
a1
w1
a2
w2
a3
w3
Sum
Sgn
Z
z =
输出值
激活函数
机器学习
抽象数据
类比于GPU vs CPU
神经网络的发展
神经网络来源之人的思考
大脑功能
不同区域功能不同
生物神经元
多输入多输出
感知机
模拟人的神经元的一种算法模型
一种研究单个训练样本的二元分类器
是SVM 和 ANN 的基础
几个二进制的输入
一个二进制输出
感知器的损失函数
阈值逻辑单元
threshold logic unit
容易实现与、或、非运算
f(∑wixi - θ )
与
(X1 ^ X2)
令W1 = W2 = 1, θ = 2
y= f(1*X1 + 1*X2 - 2)
仅在x1 = x2 =1 时
y=1
或
w1 = w 2 = 1, θ = -0.5
非
w1 = -0.6, w 2 = 0, θ = -0.5