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CNN由什么组成
卷积神经网络(CNN)是一种前馈神经网络,它利用卷积运算来有效地抽取图像中的特征与模式。CNN主要由以下几个层组成: 1. 卷积层:使用多个卷积核对输入图像进行卷积运算,得到特征图。每...
人工智能
2023-05-07
252
隐马尔科夫模型简介
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种统计学习模型,用于描述一个隐藏的马尔科夫过程。它可以用于序列数据的建模与分类,实现语音识别、自然语言处理等任务。 HMM的主要思想是...
人工智能
2023-05-07
84
ConceptNet是什么
ConceptNet是一个开放的常识知识图谱,由MIT研究团队开发。它通过概念(概念)与关系来组织普通常识,实现机器对常识的理解与推理。 ConceptNet的主要特点是: 1. 普通常识。ConceptNet包含了人们...
人工智能
2023-05-07
190
Freebase是什么
Freebase是一个开放的知识图谱数据库,由Google推出并开源。它通过实体与关系来组织结构化数据,实现知识的存储、表示和查询。 Freebase的主要特点是: 1. 开放的知识库。Freebase包含了上千...
人工智能
2023-05-07
286
Neo4j是什么
Neo4j是一种图形数据库,用于存储和管理连接数据。它通过节点(实体)、关系(边)和属性(特征)来表示和存储数据,实现高效的图形查询与分析。 Neo4j的主要特点是: 1. 以图形方式存储数据。...
人工智能
2023-05-07
325
GAN是什么
生成式对抗网络(GAN)是一种通过对抗训练来学习数据分布的无监督学习方法。它通过一个生成器与一个判别器的对抗来学习约真实数据的分布,生成真实样本。GAN的主要思想是: 1. 生成器...
人工智能
2023-05-07
212
RNN是什么
循环神经网络(RNN)是一种用于序列数据处理的深度神经网络。它通过循环结构及内部记忆来学习序列中元素之间的依赖关系,实现分类、回归与生成任务。RNN的主要思想是: 1. 连续的神经...
人工智能
2023-05-07
235
CNN是什么
卷积神经网络(CNN)是一种用于图像识别的深度神经网络 。它通过卷积层和池化层来提取图像的特征,实现识别与分类。CNN的主要思想是: 1. 卷积层:使用卷积核对输入图片进行卷积操作来提...
人工智能
2023-05-07
119
NLP的词嵌入
词嵌入是将词或句子映射为语义向量的方法,是NLP中重要的技术之一。主要的词嵌入方法有: 1. 一热编码:将词映射为稀疏向量,只有在词汇表中的索引位置为1,其余位置为0。无法体现词与...
人工智能
2023-05-07
145
NLP的语言建模
语言模型是计算语言序列概率的模型,是自然语言处理的基石与核心。主要的语言建模方法有: 1. n-gram模型:根据n个词的历史上下文计算下一个词的概率。简单但无法建模长距离依赖。...
人工智能
2023-05-07
88
NLP的文本摘要
文本摘要是生成文本的精炼概括,是NLP中重要的任务之一。它可以提取文本的主旨与要点,帮助人快速理解文本内容。主要的文本摘要方法有: 1. 基于规则的摘要:使用人工定义的规则对文...
人工智能
2023-05-07
192
NLP的语音识别
语音识别是将语音信号转换为文本,是NLP的重要分支与应用。主要的语音识别方法有: 1. 基于规则的语音识别:使用语音学知识定义语音与文本的对应规则进行识别。规则难以覆盖全部发音...
人工智能
2023-05-07
299
NLP的对话系统
对话系统可以与用户进行自然的语音或文本对话,是NLP的重要应用之一。主要的对话系统方法有: 1. 基于规则的对话系统:使用人工定义的对话框架、模板与规则进行对话。规则难以覆盖全...
人工智能
2023-05-07
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