什么是人工智能

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什么是人工智能（AI）数据平台?

hongcloudtech的博客

08-013273

人工智能是计算机通过学习做出类似人类决策的过程，需要大量数据。人工智能数据平台是用于摄取、处理和分析人工智能生成的数据的完整解决方案。【人工智能】什么是人工智能对齐（文末送书）

小吉妙妙屋

11-112537

人工智能对齐（AI Alignment）指让人工智能的行为符合人的意图和价值观。人工智能系统可能会出现“不对齐”（misalign）的问题。一文让你搞懂什么是AI大模型

lvaolan168的博客

08-271798

AI大模型（Large AI Models）是指具有大量参数和复杂结构的人工智能模型。这些模型通常基于深度学习技术，能够处理大量数据并从中学习复杂的模式和关系。大模型的出现，极大地提升了AI在各个领域的表现能力。通过本文的介绍，相信你已经对AI大模型有了全面的了解。无论是自然语言处理、图像识别，还是自动驾驶、医疗健康，AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用场景。希望本文能够帮助你更好地理解和应用AI大模型，推动你的技术创新和实践。读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用。什么是人工智能物联网（AIoT）？

STONE的博客

04-012432

人工智能和物联网 (AIoT) 的结合创建了“智能”设备，可以从生成的数据中学习并利用这些见解做出自主决策。人工智能和预测分析有助于收集和分析大量数据，并使用这些信息帮助零售商预测并做出准确的、数据驱动的业务决策。从近年来的各种市场报告来看，都表明物联网终端设备和公司越来越多地采用人工智能技术，从基于云的人工智能转向边缘人工智能，以减少延迟和成本并实现实时监控。预计推动该市场的主要因素是需要高效处理正在生成的大量实时数据从物联网设备获得宝贵的见解、实时监控、增强的用户体验并减少维护成本和停机时间。【每日AI】什么是人工智能？

TUSTer_的博客

01-19931

人工智能 艾伦·图灵（Alan Turing）对人工智能的定义如下： 如果窗帘后面有一台机器，并且有人正在与之互动（无论以何种方式，例如音频或打字等），并且如果该人觉得他正在与另一个人互动，那么这台机器就是人工智能的。 这是定义AI的一种非常独特的方式。它并不直接针对智能的概念，而是专注于类人的行为。事实上，这一目标的范围甚至比单纯的智能更为广泛。从这个角度来看，AI并不意味着要建造一台可以立即解决任何问题的超智能机器，而是要建造一台能模仿人类行为的机器。 然而，仅仅制造模仿人类的机器听起来并不什么是 AI？了解人工智能

05-24

人工智能（AI）是一种复杂的技术领域，旨在创建智能机器或软件，使其能够模拟人类的思维过程和行为。AI 已经广泛应用于各种任务，包括与客户交互、游戏策略等，它涵盖了许多子领域，如机器学习（ML）和深度学习。 ...神经网络问题之：梯度不稳定

搏博的专栏

11-21967

对于每一层，我们计算该层每个神经元的梯度，这个梯度表示了损失函数相对于该神经元权重的偏导数。：与梯度消失相反，梯度爆炸指的是在反向传播过程中梯度值变得非常大，导致权重更新过大，网络不稳定。这可能发生在网络中存在数值不稳定的操作，例如矩阵乘法中的过大值，或者在循环神经网络（RNN）中存在长期依赖问题时。在这个过程中，每一层的输入都是前一层的输出，而每一层的输出则作为下一层的输入。随着网络层数的增加，（1）计算输出层的误差：根据损失函数，计算输出层的预测值与实际值之间的差异，得到输出层的误差。神经网络12-Time-Series Transformer (TST)模型

qq_41914036的博客

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TST 模型正是应运而生，它通过充分利用 Transformer 的优点，克服了传统时序模型的一些缺点，能够更好地处理长序列、复杂时序模式和多变量输入。作为一种先进的时序建模方法，凭借其强大的自注意力机制和 Transformer 架构，在许多时序预测任务中表现出了卓越的能力，尤其是在长时间依赖和多维数据处理方面具有显著优势。由于 Transformer 模型不依赖于时间步的递归计算，它的计算过程可以更好地并行化，这使得 TST 在训练和推理时的效率更高，尤其是在大规模数据集上。基于 DRNN 神经网络整定的 PID 解耦控制

追赶时代的博客

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DRNN解耦控制神经网络问题之二：梯度爆炸（Gradient Explosion）最新发布

搏博的专栏

11-22549

梯度爆炸问题对神经网络训练的影响是显著的。当梯度爆炸发生时，网络的权重更新可能会变得异常大，导致网络的参数值迅速膨胀。梯度爆炸问题通常发生在深度神经网络中，是深度神经网络的结构和训练过程中的一些固有特性，特别是当网络的层数较多、网络结构复杂时，或者使用了不合适的激活函数、初始化方法或优化算法时，随着网络层数的增加，梯度爆炸（Gradient Explosion）是神经网络训练过程中常见的一个问题，它指的是在反向传播过程中，梯度值变得非常大，超出了网络的处理范围，从而导致权重更新变得不稳定甚至不收敛的现象。基于 RBF 神经网络辨识的单神经元 PID 模型参考自适应控制

追赶时代的博客

11-20716

神经网络PID神经网络10-Temporal Fusion Transformer (TFT)

qq_41914036的博客

11-18508

传统的时序预测方法，如 ARIMA、LSTM 等，虽然有较好的性能，但通常在处理复杂的、包含多种输入特征的时序数据时，表现不佳。TFT 是在 Transformer 的基础上进行了改进，专门针对多变量时序数据的建模需求，提出了一些新技术，使其更适合进行长时间序列的预测，尤其是在金融、医疗和工业领域等应用场景中。总体来说，TFT 结合了 Transformer 和传统时序建模技术的优点，是一个非常强大的时序预测模型，能够解决复杂、多维度的时序数据问题。：根据编码器的输出和其他时序信息，生成未来时步的预测。人工智能的核心思想-神经网络

A15216110998的专栏

11-22446

换算成当前流行的词汇，大脑大概等价于一个100T参数的模型（相比之下，140B的模型显得逊色）。神经网络是人工智能领域的基础，它模仿了人脑神经元的结构和功能，通过学习和训练来解决复杂的任务。神经网络作为人工智能的核心技术之一，通过模仿人脑的结构和功能，实现了复杂任务的自动化处理。通过不断的训练和优化，神经网络能够在各种应用场景中表现出色，为我们的生活带来便利。输入层接收外部数据，隐藏层进行复杂的计算，输出层给出最终结果。通过训练神经网络，以求得X和Y之间的隐含关系，并给出当X为图片时，Y的值。深度学习：神经网络中的损失函数的使用

m0_73640344的博客

11-20883

损失函数是衡量模型性能的重要工具，通过最小化损失，我们可以使模型在特定任务上表现得更好。选择合适的损失函数对于模型的最终性能至关重要，应根据具体任务和数据的性质来选择。在PyTorch中，使用这些损失函数可以直接通过简单的API调用实现，方便模型的训练和优化。

网址：什么是人工智能 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/251908

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