作者：鱼羊出品：量子位（ID：QbitAI）AI时代，以AI之名行骗的“伪AI”产品屡见不鲜，甚至影响越来越广泛。有位名叫阿文德·纳拉亚南（Arvind Narayanan）的普林斯顿CS副教授坐不住了。他炮轰道：某些公司为了卖货，利用公众的不了解，不管卖的是什么通通贴上“AI”的标签。更可怕的是，像AlphaGo这样优秀的AI们吸引来了大量的投资者。光环之下，“伪AI”产品同样能募集到巨额资金，
转载
2023-12-01 15:53:14
214阅读
1《统计计算》第一部分(随机数的产生原理与算法)--陈雅颂(1稿)随机变量的生成的基本定理 定理： 若F(x)是任意随机变量X的CDF(累积分布函数)，则:Y=F(X) 服从于U(0,1)，且与X的分布特性无关 说明性证明： 令Y=F(X)，F(x)是X的CDF；Y也是一个随机变量，令G(y) 为Y的CDF。 G(y) = P(Y<=y) = P(F(X) <=y) = P(X<
转载
2023-11-03 22:17:36
354阅读
# 深度学习与随机数预测
## 引言
随机数在众多领域均有广泛应用，如金融交易、数据加密和科学模拟等。虽然随机数本身是不可预测的，但利用深度学习技术，我们可以在一定程度上对随机数生成的模式进行捕捉和预测。这也引起了众多研究者的关注，尤其是近些年深度学习的迅猛发展，为这一领域带来了新的可能性。
## 深度学习概述
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通常由多个层级構成的神经元节点组成。
# 深度学习中的随机数生成
## 引言
在深度学习中，算法的有效性往往依赖于随机数生成的正确性。随机数在参数初始化、数据增强以及模型训练等多个环节扮演着至关重要的角色。本篇文章将详细介绍如何在深度学习中实现随机数生成，帮助你理解随机数的使用方式及其重要性。
## 流程图
以下是实现深度学习随机数生成的基本流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] -->
人工智能的关键是机器学习，机器学习的突破是深度学习，人工神经网络。 1956年，在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）上，计算机科学家首次提出了“AI”术语，AI由此诞生，在随后的日子里，AI成为实验室的“幻想对象”。几十年过去了，人们对AI的看法不断改变，有时会认为AI是预兆
转载
2016-11-07 22:17:00
292阅读
2评论
目录1 机器学习2 迈入深度学习3 深度学习初步3.1深度学习应用3.1.1图像3.1.2nlp3.1.3综合3.2深度学习基础
原创
2022-08-16 01:32:36
224阅读
在DNN中，每个隐藏层都可以学习
原创
2023-06-10 00:49:38
326阅读
深度学习作为人工智能的核心技术之一，正在不断推动科技的发展和社会的进步。随着深度学习算法和技术的不断演进，相信它将会在更多领域发挥重要作用，为人类带来更多便利和创新。在自然语言处理领域，深度学习能够通过分析大量的文本数据，进行情感分析、文本生成和机器翻译等任务；在计算机视觉领域，深度学习能够通过训练模型
原创
2024-03-06 16:15:24
0阅读
所谓人工智能，通俗地讲是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能 机器学习简单来讲就是通过算法，使机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做出智能识别或对未来做预测 机器学习是基于概率统计、矩阵或图模型而得出的分析结论 机器学习是人工智能的一个分支 深度学习是机器学习的一个新领域 监督学习 逻辑
原创
2021-07-23 09:32:22
367阅读
人工智能趋势与深度学习算法1 前沿技术1.1 Transformer模型:1.2 BERT模型：基于Transformer Encoder构建的预测模型1.3 自监督学习(Self-supervised Learning)1.4 类脑计算(Brain-Inspired Computing)1.5 AI大模型(Foundation Models)2 产业融合2.1 人工智能与元宇宙2.2 人工智能
转载
2023-11-14 14:40:34
37阅读
随着科技的不断发展，人工智能技术已经成为了当今世界的热门话题。其中，机器学习和深度学习技术的应用更是备受关注。
一、人工智能技术的最新进展人工智能技术的最新进展主要体现在以下几个方面：1. 自然语言处理技术的提升自然语言处理技术是人工智能技术的重要组成部分，其主要目的是让计算机能够理解和处理人类语言。近年来，自然语言处理技术得到了很大的提升，如语音识别、机器翻译、情感分析等方面的应用已
转载
2023-06-07 21:59:38
109阅读
人工智能（AI）：如果机器能够通过学习掌握某种技能，就称其具备了AI的能力。所以人工智能又叫机器学习：研究如何让计算机具备学习能力。人工智能首先由图灵提出。图灵测试：让计算机和人对话，如果人不能判断出他是计算机，那么其就通过了图灵测试。人工智能的两个学派：统计学派（基于数学）：从机器出发，主要是算法，但是都不能通过图灵测试。【传统机器学习】仿生学派（基于仿生学）：从学习出发，主要是神经网络，发现神
转载
2023-12-17 18:37:36
78阅读
浅谈人工智能的应用与风险摘 要随着时代的前进和科技的进步，计算机技术得到了极大的发展，在生活中的应用越来越广。人工智能是其领域中广为人知的一部分，其应用也扩展到了生活中的各个领域，从教育到医疗，从科研到交通枢纽，在各个领域总中人工智能都在扮演着重要的角色。正因为其重要位置，人工智能的失误可能导致灾难性的后果，所以在使用人工智能的同时还面临着相关的风险。从算法的设计，硬件设施的应用等多方
转载
2023-11-29 15:30:35
82阅读
在人工智能（AI）领域，出现了两个突出的分支，它们极大地改变了机器与人类创造力的交互和模仿方式。这些分支是预测 AI 和生成 AI。这些人工智能范式中的每一个都有不同的目的，并表现出独特的功能，使其成为各个行业的重要工具。在本文中，我们将深入探讨预测 AI 和生成式 AI，探索它们的细微差别、现实生活中的示例和应用。
区别：预测性 AI 和生成式 AI
预测性 AI，通常被称为“狭义 **AI”
原创
2023-08-09 11:35:15
236阅读
一、机器学习的背景大家都说人工智能是综合的学科，而机器学习就是人工智能的大脑。它通过对数据的处理，不断地变得更好和更强，做出各种各样的判断和决策。人工智能、机器学习、深度学习，这三者是什么关系？我们可以参照下面这张图： 机器学习是实现人工智能的一种方法，机器学习有很多...
转载
2018-01-18 16:07:00
356阅读
2评论
3年前，美国加利福尼亚州山景城神秘的谷歌x实验室的研究人员从youtube视频中提取了1000万个静态图像，并将其输入“谷歌大脑”——由1000台计算机构成的网络，从而试图像一个蹒跚学步的孩子一样吸收这个世界的信息。经过3天寻找重复出现的模式后，谷歌大脑凭自身判断，它可以识别一些特定的重复类别：人类面孔和人类身体，甚至是猫。谷歌大脑发现互联网上到处都是关于猫的视频，这还曾引起一连串的笑话。不过，谷
转载
2018-06-25 14:57:15
508阅读
数据挖掘是从现有的信息(existing information)中提取数据的模式(pattern)和模型(model)，即精选出最重要的信息，以用于未来机器学习和AI的数据使用。其核心目的是找到数据变量之间的关系。其发展出来的主要原因是大数据的发展，用传统的数据分析的方式已经无能处理那么多大量的看似不相关的数据的处理，因此需要数据挖掘技术去提取各种数据和变量之间的相互关系，从而精炼数据。数据挖掘
转载
2023-09-26 16:50:12
87阅读
人工智能(Artificial Intelligence) 是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。 机器学习(MachineLearning) 是实现人工智能的方式，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，使之不断改善自身的性能。 深度学习
原创
2021-08-27 09:32:30
492阅读
什么是人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，她企图了解智能的实质，并产生一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。机器学习机器主要通过大量的训练数据进行训练，程序不断地进行自我学习和修正来训练出一个模型，而模型的本质就是一堆参数用成千上万的参数来描述业务特点，从而接近人类的智力。深度学习深度学习是机器学习的一个子集。 深
转载
2024-01-25 19:03:38
37阅读
深度学习在各个领域都取得了明显的进展，并且不断推动着人工智能的发展。未来，我们可以期待深度学习在更多领域的应用以及更多新的进展。
原创
2024-03-06 16:23:15
20阅读
