什么AI库可以表示圆圈里面的判断过程和各个连线的权重

heraldww 2021-02-03 09:37:04

VC 里面什么AI库可以表示圆圈里面的判断过程和各个连线的权重
不想要那种还要输入样本学习的库

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深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接。深度学习的特点是可以通过大规模的数据来训练模型，并且可以自动学习到数据的特征表示。上图就是一个神经网络的基本结构图，X1到Xn是输入，O1到Oj是输出，圆圈是神经元(也称感知机)，连线带权重参与计算生成下一个神经元。隐层在实际的神经网络中可能会多层，并且都是全连接，所以计算量巨大，所以需要AI CPU、AI GPT等。

的推导有相似之处，但区别在于VAE模型中的隐变量Z是一个连续的无穷维向量，而EM算法中的隐变量是离散的。很好的解决了单纯的关键词的控制方式无法满足对细节控制的需要，比微调模型更进一步对图像生成的控制。有了这一系列高斯分布的参数，就可以得到叠加后的P(x)的形式。它基于机器学习和深度学习算法，通过对大量的图像数据进行训练，模型学习到了图像的特征和规律，从而能够生成新的图像。神经网络左侧输入一些列数字，神经网络会按照圆圈里的计算规则及连线的权重，把数字从左到右计算和传递，最终，从最右侧的圆圈输出一系列数字。

神经网络的出现可追溯到20世纪40年代，因此，其有相当长的发展历史。本书将介绍神经网络的发展历史，因为你需要了解一些术语。激活函数是其中一个很好的例子，它可以缩放神经网络中神经元的值。阈值激活函数是研究人员引入了神经网络时的早期选择，而后S型激活函数、双曲正切激活函数、修正线性单元（Rectified Linear Unit，ReLU）激活函数等相继被提出。虽然目前大多数文献都建议仅使用ReLU激活函数，但你需要了解S型激活函数和双曲正切激活函数，才能理解ReLU激活函数的优势。只要有可能，我们就会指出

form:http://tieba.baidu.com/p/3013551686?pid=49703036815&see_lz=1# 先从回归(Regression)问题说起。我在本吧已经看到不少人提到如果想实现强AI，就必须让机器学会观察并总结规律的言论。具体地说，要让机器观察什么是圆的，什么是方的，区分各种颜色和形状，然后根据这些特征对某种事物进行分类或预测。其实这就是回归问题。 ...

什么是深度学习？所谓的深度学习就是利用深度人工神经网络进行自动分类预测和学习的技术。因此，深度学习就等于深度人工神经网络，如下图：图中的黑色圆圈表示一个人工神经元，连线表示人工神经突触，大家看下面这幅图。信息从最左侧的节点传入，经过中间层节点的加工，最终通过最右侧的四个节点输出，其中，神经网络从左到右排列经过多少层就成为有多少层。一般认为超过三层的就可以称为深度神经网络。从这个图（来源于百度搜图）,可以知道最左侧对应输入层，最右侧对应输出层，中间成为隐层，看上图人脑里面神经元和神经突触。

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