人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题 1.深度学习基础 为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系和区别？归一化有哪些类型？Min-max归一化一般在什么情况下使用？Z-score归一化在什么情况下使用？学习率过大或过小对网络会有什么影响？batch size...
LabVIEW开放神经网络交互工具包【ONNX】，大幅降低人工智能开发门槛，实现飞速推理
前言 前面给大家介绍了自己开发的LabVIEW ai视觉工具包，后来发现有一些onnx模型无法使用opencv dnn加载，所以就有了今天的onnxruntime工具包，如果你喜欢pytorch或者习惯onnx模型，那这个开放神经网络交互工具包【ONNX】你应该会喜欢。 一、工具包内容 这个开放神经网络交互工具包主要优势如下：1.图形化编程，无需掌握文本编程基础即可完成机器视觉项目;2...
动手造轮子自己实现人工智能神经网络(ANN)，解决鸢尾花分类问题Golang1.18实现
人工智能神经网络（ Artificial Neural Network，又称为ANN）是一种由人工神经元组成的网络结构，神经网络结构是所有机器学习的基本结构，换句话说，无论是深度学习还是强化学习都是基于神经网络结构进行构建。关于人工神经元，请参见：人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看懂,通俗解释把AI“黑话”转化为“白话文”。机器学习可以解决什么问题机器学习可以帮助我们解决两大类....
人工智能：通俗易懂理解深度学习与神经网络
前言初入学习人工智能领域，为方便对该领域有一个快速清晰的认识，因此收集了相关资料并整理了各位前辈们在此领域的研究现状。由浅入深、循序渐进理解什么是深度学习和神经网络，二者的联系和区别是什么，以及什么是人工神经网络、卷积神经网络等。无需技术背景也可以有一个比较全面清晰的认识。同时也介绍一下TensorFlow、Caffe、Pytorch等深度学习框架和目前工业界深度学习应用比较广的领域。1. 人工....
人工智能、机器学习、深度学习、神经网络，都有什么区别
人工智能、机器学习、深度学习、神经网络，都有什么区别人工智能（AI） 、机器学习（ML）、深度学习（DL）、神经网络（CNN）人工智能、机器学习、神经网络和深度学习有何关联？或许思考人工智能、机器学习、神经网络和深度学习的最简单方法就是将它们想象成俄罗斯套娃。 每个本质上都是前项的组成部分。也就是说，机器学习是人工智能的一个子领域。 深度学习是机器学习的一个子领域，神经网络构成了深度学习算法的支....
人工智能，神经网络，图像识别，目标检测
OpenCV是什么OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库.该库采用C及C++ 语言编写，可以在windows,linux,macOSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数，从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世。该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过500....
【人工智能】神经网络八股扩展
回顾tf.keras搭建神经网络八股的六步法神经网络八股学习笔记import train,test Sequential/Class model.compile model.fit model.summary本文内容概述自制数据集，解决本领域的应用数据增强，扩充数据集断点续训，存取模型参数提取，把参数存入文本acc/loss可视化，查看训练效果应用：给图识物品目录实现自制数据集数据增强断点续训.....
【人工智能】神经网络八股
使用八股搭建神经网络目录使用八股搭建神经网络六步法搭建网络（1）tf.keras.models.Sequential（2）model.compileOptimizer可选loss可选Metrics可选（3）model.fit（4）model.summary源码（5）类class搭建神经网络MNIST数据集导入MNIST数据集FASHION数据集（1）Sequential方法（2）类方法六步法搭建....
【人工智能】神经网络优化：复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 2
缓解过拟合欠拟合和过拟合欠拟合解决方法增加输入特征项增加网络参数减少正则化参数过拟合解决方案数据清洗增大训练集采用正则化增大正则化参数正则化缓解过拟合正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给W加权值，弱化训练数据的噪声（一般不正则化b）loss = loss(y与y_)+ REGULARIZER * loss(w)正则化的选择L1正则化大概率会使很多参数变为0，因此该方法可以通过稀释参数，即....
【人工智能】神经网络优化：复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 1
预备知识import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minu....
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