基于多模态感知与深度学习的智能决策体系
一、系统架构设计本系统采用"端-边-云"协同架构，实现从数据采集到决策执行的全链路闭环： 感知层（端侧） 视觉感知单元 部署800万像素广角摄像头（1/1.8" CMOS，0.1Lux低照度） 支持HDR宽动态范围（120dB）...
深度学习之因果推理与决策
基于深度学习的因果推理与决策是一个将因果推理理论与深度学习技术结合，旨在从数据中学习因果关系并基于此做出最优决策的领域。因果推理不仅关注变量之间的相关性，还侧重于发现变量之间的因果关系，而这些因果关系是决策系统做出有效决策的关键。 1. 因果推理与决策的基本概念 1.1 因果推理 因果推理是研究因果关系的一种推断过程，即通过观察和实验来推测变量之间的因果关系。例如，在医疗...
深度学习之可解释的决策系统
基于深度学习的可解释决策系统是一种集成深度学习模型和解释技术的系统，旨在提高决策过程的透明度和可理解性。这种系统能够在保持深度学习模型强大预测能力的同时，让用户和开发者了解其决策背后的逻辑和依据。以下是对基于深度学习的可解释决策系统的详细介绍： 1. 背景与动机 深度学习的黑箱问题：深度学习模型通常被视为“黑箱”，尽管它们可以提供高精度的预测，但无法清楚地解释这些预测的原因和逻辑...
揭秘深度学习模型中的“黑箱”：理解与优化网络决策过程
随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习模型在多个领域的突破性进展，人们对于其决策过程的可解释性提出了更高的要求。一个有效的模型不仅需要预测准确，更要能提供可理解的决策依据。这对于提高用户信任、满足法规要求以及发现潜在的偏见至关重要。 首先，我们讨论了当前深度学习模型解释性的难点。深度神经网络由数百万个参数和多层次的非线性变换组成...
深度学习与CV教程(17) | 深度强化学习 (马尔可夫决策过程,Q-Learning,DQN)
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/276声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer....
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