图数据是一种复杂的数据结构，由节点（vertices）和边（edges）组成，用于表示对象及其相互关系。节点代表数据中的实体，边则表示实体之间的关系。多样性：图数据可以表示各种类型的关系，如一对一、一对多、多...
DQN结合深度学习和强化学习，使用神经网络近似Q函数，解决复杂决策问题。通过经验回放和目标网络，DQN增强训练稳定性和效率，适用于高维状态空间。在AtariBreakout中，智能体通过DQN学习最优策略，涉及...
在这个信息爆炸的时代，AI技术正以前所未有的速度发展着。图生图AI换脸图生视频等技术的涌入，极大地改变了我们的工作与生活，带来了更多的挑战与机遇。例如我们可以使用AI去生成具有质感的人物图像也可以使用实现视频，...
💡机器学习作为人工智能的核心，与计算机视觉、自然语言处理、语音处理和知识图谱密切关联💡【机器学习】是实现人工智能的核心方法，专门研究计算机如何模拟/实现生物体的学习行为，获取新的知识技能，利用经验来改善特定算法的...
大学生恋爱心理是心理学研究中的一个重要领域。恋爱关系在大学生的生活中占据了重要地位，对他们的心理健康、学业成绩和社交能力都有显著影响。随着机器学习和深度学习技术的发展，我们可以通过分析大量数据来理解和预测大学...
人工智能是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术，这一概念最早出现在1956年召开的达特茅斯会议上。其中深度学习可以理解为神经网络。刚开始只有神经网络的概念，随着神经网络的层数增加，就逐渐将神经网络...
本文详细解读了人工智能、机器学习和生成式人工智能的区别，介绍了它们各自的定义、应用和争议点，强调了Transformer在生成式AI中的关键角色。...
链接卷积神经网络由多层组成，其中主要的层类型包括卷积层、池化层和全连接层。每一层都具有特定的功能，共同构建了网络的表达能力。本文带领读者踏上了一段深度学习的垃圾分类之旅。通过利用卷积神经网络（CNN）这一强大工...
全球气候变化已成为世界各国共同面对的重大挑战之一。气候变化带来的极端天气事件频发、海平面上升、生态系统退化等问题，严重影响着人类的生存和发展。因此，寻找有效的方法来预测气候变化趋势并采取相应的应对措施至关重要...
机器学习特征重要性分析是指通过不同的方法来评估特征对目标变量的影响程度。常用的方法包括基于树模型的特征重要性，如随机森林和梯度提升树。其中，SHAP值能够量化特征与预测结果之间的线性关系，值越大代表影响越大。此外，还有其他可视化工具可以深入研究每个特征对模型预...