- LeCun提出的神经网络结构，所以命名LeNet.而他也赢得了"卷积神经网络之父“的美誉。然而在LeNet提出后的十几年里，由于神经网络的可解释性较差和计算资源的限制等原因，神经网络一直处于发展的低谷阶段。转折点2012年也是现代意义的深度学习的元年Alex Krizhevsky提出的神经网络结构，所以叫AlexNet爆点在于在当年的ILSVRC挑战赛中获得冠军（错误率16.4%)，并且极大... LeCun提出的神经网络结构，所以命名LeNet.而他也赢得了"卷积神经网络之父“的美誉。然而在LeNet提出后的十几年里，由于神经网络的可解释性较差和计算资源的限制等原因，神经网络一直处于发展的低谷阶段。转折点2012年也是现代意义的深度学习的元年Alex Krizhevsky提出的神经网络结构，所以叫AlexNet爆点在于在当年的ILSVRC挑战赛中获得冠军（错误率16.4%)，并且极大...
- 最近在看这本书，记一下笔记。感知机模型（perceptron model）的计算执行方向如下。感觉和线性回归很像呀。但据说感知机模型不能用于线性回归问题，因为它只关注分类问题，而线性回归问题涉及到回归问题？对于线性不可分的情况，在感知机基础上一般有两个解决方向。线性不可分是指一组线性数据点，这些数据点上无法划分一条直线来分开类别内的所有数据点。一个是著名的支持向量机(SVM)，旨在通过核函数... 最近在看这本书，记一下笔记。感知机模型（perceptron model）的计算执行方向如下。感觉和线性回归很像呀。但据说感知机模型不能用于线性回归问题，因为它只关注分类问题，而线性回归问题涉及到回归问题？对于线性不可分的情况，在感知机基础上一般有两个解决方向。线性不可分是指一组线性数据点，这些数据点上无法划分一条直线来分开类别内的所有数据点。一个是著名的支持向量机(SVM)，旨在通过核函数...
- 🤵♂️ 个人主页: @AI_magician📡主页地址： 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。👨💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！🐱🏍🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）该文章收录专栏[✨— 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 —✨] 残差连接 & ... 🤵♂️ 个人主页: @AI_magician📡主页地址： 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。👨💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！🐱🏍🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）该文章收录专栏[✨— 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 —✨] 残差连接 & ...
- OpenAI，ChatGPT，GPT系列和大型语言模型（LLM）一般 - 如果你与人工智能专业或技术专家有远程联系，你很有可能会在几乎所有的商业对话中听到这些词这些天。 炒作是真实的。我们不能再称它为泡沫了。毕竟，这一次，炒作正在兑现其承诺。 谁会想到机器可以理解和恢复类似人类的智能，并完成几乎所有以前被认为是人类强项的任务，包括音乐的创造性应用，写诗，甚至编程应用？ OpenAI，ChatGPT，GPT系列和大型语言模型（LLM）一般 - 如果你与人工智能专业或技术专家有远程联系，你很有可能会在几乎所有的商业对话中听到这些词这些天。 炒作是真实的。我们不能再称它为泡沫了。毕竟，这一次，炒作正在兑现其承诺。 谁会想到机器可以理解和恢复类似人类的智能，并完成几乎所有以前被认为是人类强项的任务，包括音乐的创造性应用，写诗，甚至编程应用？
- 1.算法理论概述 基于LeNet网络的MNIST手写数字训练和识别的实现步骤。首先，我们将介绍MNIST数据集的基本信息和LeNet网络的结构及其原理。然后，我们将详细说明数据预处理、LeNet网络的实现过程和训练过程。最后，我们将展示如何使用训练好的LeNet网络对手写数字进行识别，并对实验结果进行分析和总结。 1.1、MNIST数据集和LeNet网络 MNIST数... 1.算法理论概述 基于LeNet网络的MNIST手写数字训练和识别的实现步骤。首先，我们将介绍MNIST数据集的基本信息和LeNet网络的结构及其原理。然后，我们将详细说明数据预处理、LeNet网络的实现过程和训练过程。最后，我们将展示如何使用训练好的LeNet网络对手写数字进行识别，并对实验结果进行分析和总结。 1.1、MNIST数据集和LeNet网络 MNIST数...
- 1.算法理论概述 本文将从专业角度详细介绍基于CNN卷积神经网络的图像分割。主要包括以下几个方面：图像分割的基本原理、CNN卷积神经网络的基本结构、训练数据集的准备、网络训练和测试等。 1.1 图像分割的基本原理 图像分割是将一幅图像分割为多个具有独立语义的区域的过程。图像分割可以应用于计算机视觉、医学图像分析、遥感图像处理等领域。图像分割的基本原理是将图像像素进... 1.算法理论概述 本文将从专业角度详细介绍基于CNN卷积神经网络的图像分割。主要包括以下几个方面：图像分割的基本原理、CNN卷积神经网络的基本结构、训练数据集的准备、网络训练和测试等。 1.1 图像分割的基本原理 图像分割是将一幅图像分割为多个具有独立语义的区域的过程。图像分割可以应用于计算机视觉、医学图像分析、遥感图像处理等领域。图像分割的基本原理是将图像像素进...
- 1.算法理论概述 情感识别是自然语言处理领域中的一个重要研究方向。本文介绍了一种基于KNN近邻分类的情感识别算法，该算法使用词袋模型提取文本特征向量，计算文本特征向量之间的距离，并使用加权投票的方法确定待分类文本的情感类别。本文详细介绍了算法的数学模型和实现步骤，并通过实验验证了算法的准确率。 情感识别是自然语言处理领域中的一个重要研究方向，它可以识别文本中的情感极性... 1.算法理论概述 情感识别是自然语言处理领域中的一个重要研究方向。本文介绍了一种基于KNN近邻分类的情感识别算法，该算法使用词袋模型提取文本特征向量，计算文本特征向量之间的距离，并使用加权投票的方法确定待分类文本的情感类别。本文详细介绍了算法的数学模型和实现步骤，并通过实验验证了算法的准确率。 情感识别是自然语言处理领域中的一个重要研究方向，它可以识别文本中的情感极性...
- 引言石油炼化过程中的能源消耗对环境和经济都有着重要的影响。传统的能源消耗分析方法往往基于经验和统计，无法准确预测和改进能源消耗。然而，随着深度学习算法的发展，可以应用深度学习算法对石油炼化过程中的能源消耗进行分析和改进。本文将探讨深度学习算法在石油炼化过程中的能源消耗分析与改进中的应用和潜力。深度学习算法在能源消耗分析与改进中的应用深度学习算法可以应用于石油炼化过程中的能源消耗分析与改进，主... 引言石油炼化过程中的能源消耗对环境和经济都有着重要的影响。传统的能源消耗分析方法往往基于经验和统计，无法准确预测和改进能源消耗。然而，随着深度学习算法的发展，可以应用深度学习算法对石油炼化过程中的能源消耗进行分析和改进。本文将探讨深度学习算法在石油炼化过程中的能源消耗分析与改进中的应用和潜力。深度学习算法在能源消耗分析与改进中的应用深度学习算法可以应用于石油炼化过程中的能源消耗分析与改进，主...
- 供应链风险管理是石油炼化过程中一个重要的管理问题，它涉及到原料供应、设备故障、运输延迟等多个方面。传统的风险管理方法往往基于经验和统计学方法，存在一些局限性。为了解决这些问题，可以引入深度学习技术来进行供应链风险管理与预测。下面介绍一种基于深度学习的方法。1. 数据采集与处理首先，需要采集石油炼化过程中的供应链相关数据，包括原料供应情况、设备运行状态、运输延误等。可以利用传感器、监测设备等实... 供应链风险管理是石油炼化过程中一个重要的管理问题，它涉及到原料供应、设备故障、运输延迟等多个方面。传统的风险管理方法往往基于经验和统计学方法，存在一些局限性。为了解决这些问题，可以引入深度学习技术来进行供应链风险管理与预测。下面介绍一种基于深度学习的方法。1. 数据采集与处理首先，需要采集石油炼化过程中的供应链相关数据，包括原料供应情况、设备运行状态、运输延误等。可以利用传感器、监测设备等实...
- 引言在石油炼化过程中，准确预测产品的质量和市场需求对于生产计划和销售策略至关重要。传统的预测方法往往依赖于经验和统计模型，存在一定的局限性。而基于深度学习的产品预测方法可以通过学习大量的数据，自动提取特征并预测产品的质量和市场需求，从而实现更准确和高效的预测与决策。本文将介绍基于深度学习的产品预测与市场需求方法，以提高石油炼化过程中的生产计划和销售策略。数据收集与预处理在石油炼化过程中，需要... 引言在石油炼化过程中，准确预测产品的质量和市场需求对于生产计划和销售策略至关重要。传统的预测方法往往依赖于经验和统计模型，存在一定的局限性。而基于深度学习的产品预测方法可以通过学习大量的数据，自动提取特征并预测产品的质量和市场需求，从而实现更准确和高效的预测与决策。本文将介绍基于深度学习的产品预测与市场需求方法，以提高石油炼化过程中的生产计划和销售策略。数据收集与预处理在石油炼化过程中，需要...
- 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法：决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘。图算法，搜索算法等 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法：决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘。图算法，搜索算法等
- 简介石油炼化是将原油转化为各种石油产品的过程，包括汽油、柴油、润滑油等。炼油过程涉及多个环节，每个环节都有复杂的工艺参数和操作要求。传统的炼油过程模拟和优化方法存在一些问题，如模型复杂、计算量大、精度不高等。基于神经网络的模型可以有效地解决这些问题，实现石油炼化过程的模拟和优化。场景以某炼油厂的蒸馏装置为例，该装置将原油进行分馏，将不同油品分离出来。蒸馏过程中需要根据原油的性质、馏分的要求和... 简介石油炼化是将原油转化为各种石油产品的过程，包括汽油、柴油、润滑油等。炼油过程涉及多个环节，每个环节都有复杂的工艺参数和操作要求。传统的炼油过程模拟和优化方法存在一些问题，如模型复杂、计算量大、精度不高等。基于神经网络的模型可以有效地解决这些问题，实现石油炼化过程的模拟和优化。场景以某炼油厂的蒸馏装置为例，该装置将原油进行分馏，将不同油品分离出来。蒸馏过程中需要根据原油的性质、馏分的要求和...
- 引言石油炼化是一个复杂而关键的过程，涉及到多个环节和参数。为了提高炼油过程的效率和质量，石油炼化企业需要准确地模拟和预测炼油过程。传统的模拟和预测方法往往依赖于经验公式和统计模型，存在一定的局限性。而基于神经网络的模型可以通过学习大量的数据，自动地发现特征和模式，提高模拟和预测的准确性。本文将探讨基于神经网络的石油炼化过程模拟与预测的应用和场景。基于神经网络的石油炼化过程模拟与预测数据收集与... 引言石油炼化是一个复杂而关键的过程，涉及到多个环节和参数。为了提高炼油过程的效率和质量，石油炼化企业需要准确地模拟和预测炼油过程。传统的模拟和预测方法往往依赖于经验公式和统计模型，存在一定的局限性。而基于神经网络的模型可以通过学习大量的数据，自动地发现特征和模式，提高模拟和预测的准确性。本文将探讨基于神经网络的石油炼化过程模拟与预测的应用和场景。基于神经网络的石油炼化过程模拟与预测数据收集与...
- 在一个油田勘探项目中，石油公司面临着海量的油藏历史数据，这些数据包括地质、地球物理、钻井、生产等方面的信息。然而，这些数据的处理和分析对于了解油藏的特征和优化生产决策至关重要。传统的手工处理方法费时费力且效率低下。因此，石油公司决定采用机器学习技术来实现油藏历史数据的特征提取，以提高数据处理和分析的效率。博客文章内容：引言：油田勘探过程中产生的大量历史数据包含了对油藏的宝贵信息，然而，如何从... 在一个油田勘探项目中，石油公司面临着海量的油藏历史数据，这些数据包括地质、地球物理、钻井、生产等方面的信息。然而，这些数据的处理和分析对于了解油藏的特征和优化生产决策至关重要。传统的手工处理方法费时费力且效率低下。因此，石油公司决定采用机器学习技术来实现油藏历史数据的特征提取，以提高数据处理和分析的效率。博客文章内容：引言：油田勘探过程中产生的大量历史数据包含了对油藏的宝贵信息，然而，如何从...
- 在油田勘探和开发过程中，准确地预测油藏储层的特性对于决策制定和资源优化至关重要。传统的储层预测方法通常基于地质数据的解释和分析，但受限于主观性和时间消耗，其结果常常存在不确定性。随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习模型在油藏储层预测中得到了广泛应用。本文将探讨深度学习模型在油藏储层预测中的应用，并介绍一个具体的场景：利用深度学习模型预测含油饱和度。在这个场景中，我们收集了大量的地震数据、测井... 在油田勘探和开发过程中，准确地预测油藏储层的特性对于决策制定和资源优化至关重要。传统的储层预测方法通常基于地质数据的解释和分析，但受限于主观性和时间消耗，其结果常常存在不确定性。随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习模型在油藏储层预测中得到了广泛应用。本文将探讨深度学习模型在油藏储层预测中的应用，并介绍一个具体的场景：利用深度学习模型预测含油饱和度。在这个场景中，我们收集了大量的地震数据、测井...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新，构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中，探讨处理器生态的关键要素及其联系，分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源，3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源，3步轻松管理成本，帮助提升日常管理效率！
回顾中
热门标签