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这是一篇对神经网络的泛泛而谈的文章,我的意见是,先知道框架,而后知道每一个细节,这是学习人工智能的基本路线。本文就神经网络而言,谈到一些基础概念,适应于初学者建立概念。
神经网络是一组算法,以人脑为松散建模,旨在识别模式。它们通过一种机器感知、标记或聚类原始输入来解释感官数据。他们识别的模式是数字的,包含在矢量中,所有现实世界的数据,无论是图像、声音、文本还是时间序列,都必须翻译成矢量。
神经网络帮助我们进行聚类和分类。您可以将它们视为存储和管理的数据之上的聚类和分类图层。它们有助于根据示例输入之间的相似性对未标记的数据进行分组,并在具有