網路上看到床長的人工智能教程，蠻有興趣的
但現在剩一些仿冒的網站
請問官方網站是哪個呢？還有在運行嗎？
「Captainbed 床長 人工智能」的官網還在嗎？
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- 2021-05-26 16:00做人，最重要的就是开心嘛的博客 人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是...
- 2023-08-23 16:26LifeGPT的博客 神经网络是如何进行学习，并且得到一个成熟的神经网络模型的？我将对它的底层基础原理进行解释，简单易懂！！
- 2024-04-07 11:17野生胡萝卜的博客 之前买过床长人工智能教程，把前面的人工智能基础学习完之后，想继续学习实战优化等，提示说在自己的网站上可以免费学习终身，但是高级班网址http://captainbed.top一直打不开，请问有UU遇见过这个问题吗，怎么解决...
- 2023-08-24 00:32LifeGPT的博客 通过代码的方式以及对代码的向量化操作，简洁的实现了对神经网络前向传播和反向传播的过程，计算出权重、阈值等关于损失函数的导数！
- 2023-08-22 23:42LifeGPT的博客 分析了人类的大脑和人工智能大脑的相似之处，同时也介绍了人工智能的神经网络结构是怎么样构成的，以及他们的工作原理
- 2023-08-23 00:57LifeGPT的博客 神经网络中数据的输入和预测是如何实现的详解
- 2023-08-25 18:41LifeGPT的博客 前面我们所介绍到的都是最简单的神经网络——单神经元神经网络，就类似你的大脑中只有一个神经元，可是如果只有你的大脑中只用一个神经元，你可以处理的事情是非常的少的，就和一个单细胞生物一样，假如我们想要创造...
- 2023-08-28 21:43LifeGPT的博客 前面的文章介绍了单神经元的实现方式以及浅显的了解一下浅层神经网络，我们也知道，浅层神经网络的传播和单神经元的传播有很多相似的地方，那么这篇文章就介绍一下浅层神经网络是如何实现前向传播的!
- 2023-08-24 01:34LifeGPT的博客 人工智能实战！第一个人工智能程序
- 2023-08-22 22:09LifeGPT的博客 感谢CaptainBed的老师对我的建议！并让我走上人工智能的这条道路，这个神秘的领域，不论前路有多困难，我将会持续前进，追求我所热爱的一切，努力过，就算不上失败！
- 2023-08-30 22:03LifeGPT的博客 前面的章节介绍了如何计算浅层神经网络的前向传播，对于一个神经网络来说，前向传播和反向传播都是必不可少的，前向传播实现了对损失值的计算，而反向传播则是为了更新w和b的值，经过一次次的前向和反向传播，就可以...
- 2023-08-23 02:48LifeGPT的博客 在前面的文章里，我分享了如何对数据进行训练和预测，那当我们成功的训练了模型，并对测试数据进行了预测后，又如何保证我们的预测结果是有一定的准确性的呢？
- 2021-07-16 09:53Suprit的博客 文章部分内容参考自https://captainbed.vip/1-2-9/ 文章目录向量化向量化概述简单示例示例：逻辑回归向量化编程 ...在人工智能编程中，能使用向量化就一定要用。 简单示例 例如，实现两个向量A和B的相乘，手写
- 2023-09-03 23:11LifeGPT的博客 np.random.seed(1)保证了每一台计算机的随机初始量都是相同的，防止同学们在学习并实践代码时出现和我的不一样的情况。 先定义一个parameters字典，后续用于存储初始化后的变量b和w，L存储了神经网络的层数，比如...
- 2019-03-25 21:37python学习站的博客 其中，人工智能的核心就是机器学习（Machine Learning），它是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。我们今天就来分享一篇来自 EliteDataScience 上专门讲给机器学习入门自学者的教程，一步步...
- 2021-07-25 18:00Suprit的博客 向量化这种用法在人工智能编程中几乎无处不在，可以说我们在人工智能编程中大多数情况下处理的最小数据单元就是向量，而我们编写多神经元网络就会用到比向量更高一个级别的数据单元——矩阵。所以说浅层神经网络的...
- 2021-07-16 09:49Suprit的博客 一个人工智能学习任务的核心是模型的定义以及模型的参数求解方式，二者抽象后可以确定一个唯一的计算逻辑，称为计算图。 计算图表现为有向无环图，定义了数据的流转方式、数据的计算方式、以及各种计算之间的相互...
- 2018-01-13 16:16涵盖了传统机器学习的各种模型，如线性回归、LR、SVM、贝叶斯等，以及深度学习模型的讲解，并附有数据集和代码案例辅助理解。
- 2023-08-31 16:56LifeGPT的博客 反观人类诞生至今，以前的人类因为没有先进的工具和知识，发展非常的缓慢，可是到了近现代，计算机的出现、人工智能的出现、量子领域的突破等等技术的存在，更加推动了世界科技发展的速度，所以本质上并不是一个线性...
- 2021-07-16 09:54Suprit的博客 同样，作为一名机器学习工程师，大量的时间就要用于清洗数据，把最原始的数据清理为我们的算法模型可以直接用来训练的数据。 常用手段 简单介绍几个数据清洗手段： 缩放特征值 指缩小特征值的范围，留下一些高价值的...
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