求问各位，神经网络与深度学习的发展前景怎么样？在人工智能运用之中，将AI完全拟人化的可行性高不高？
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- 2022-10-18 17:01回答 1 已采纳 很火热
- 2020-12-16 16:00回答 1 已采纳 主流还是N卡。M1没什么前途，可能你研究半天工作了根本用不上，浪费时间。
- 2022-06-09 23:27回答 5 已采纳 输出层线性激活函数的话，预测结果为[1,0]
- 2022-03-18 22:08复旦大学AI人工智能课程 神经网络与深度学习 共440页.pdf
- 2023-02-14 14:10回答 4 已采纳 W1：一个横向矩阵b1：一个列向量W2：一个横向矩阵b2：一个列向量以上回答来自ChatGPT
- 2020-03-13 10:00回答 2 已采纳 迭代正常写是x[t+1] = x[t] - η * g[t]，η是学习率，g[t]是梯度。 转换下：Δx[t] = x[t+1] - x[t] = - η * g[t] 加入动量（momentum
- 2021-01-04 10:51回答 1 已采纳 所有各种层连接在一起被叫做神经网络，如果这个神经网络只有全连接层，则叫做全连接神经网络。 “通过这三个层次将一个多种颜色通道高像素的图片提取特征，进行简化，然后将简化的结果当作一个全连接神经网络的输
- 2022-03-18 22:06【概述】 机器学习概述 ...前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 网络优化与 正则 化 记忆与注意力机制 无监督学习 【进阶模型】 概率图模型 玻尔兹曼机 深度信念网络 深度生成模型 深度强化学习
- 2022-11-28 14:30回答 1 已采纳 用同一个模型，预测值应该是一样的。如果是同一个网络训练出的不同模型，预测值可能不同。什么分布我也不知道，但差异应该很小。
- 2021-02-25 16:07回答 2 已采纳 这证明经过dct变换、局部二值模式处理后，损失了部分有效图像特征；或者灰度图、二值处理图、dct图在三个通道对应分量上的特征无法组合成更优图像特征。这在神经网络调参过程中是很常见的，明明觉得处理一下分
- 2023-03-02 22:15回答 1 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写： 假设两个 VGG16 网络使用不同的训练集进行训练，其中训练集的类别不完全相同。虽然训练集中的“人”和“狗”类别相同，但其中一个网络在训练集中包含更多的猫类别。
- 2024-03-12 16:54《神经网络与深度学习》课程介绍：开启人工智能学习之旅
- 2021-03-13 21:23回答 2 已采纳 网络是网络，训练模型是网络训练之后保存的网络参数。举个例子来说，A地到B地，网络只是告诉你说A到B有几条路，遇到什么情况该怎么走，比如堵车了该掉头还是等待之类的，是一个大体的范围。而模型就是告诉你路上
- 2022-03-18 22:06【概述】 机器学习概述 ...前馈神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 网络优化与 正则 化 记忆与注意力机制 无监督学习 【进阶模型】 概率图模型 玻尔兹曼机 深度信念网络 深度生成模型 深度强化学习
- 2023-05-25 11:37人工智能深度学习神经网络多图对比
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