随笔分类 - 人工智能
【机器学习】多层神经网络实验
摘要:环境安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scikit-learn pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras tensorflow-cpu
【信号与系统】画图题
摘要: > - -- - - - - -- 
【信号与系统】卷积信号计算
摘要: 
【信号与系统】线性时不变系统基础计算题
摘要:还有些题没整理完,整理后依旧扫描上传到此文档 线性时不变连续系统基础计算题 线性时不变离散系统基础计算题 判断系统稳定性 还有另外一种思考方法,如下: 求零输入响应 关于零输入响应,下面这种方法和老师给的标准答案不一样(老师给那个太长了我觉得记不住,你也记不住老师发的可以用这种方法) 求零状态响应
人工智能导论期末要点突击
摘要:概念总结 明确关系,理解要义,乱杀!@萌狼蓝天 产生式 明确产生式的基本形式,优点、缺点。 了解蕴含式和产生式的区别 产生式的基本形式:P→Q (IF P THEN Q) 优点:清晰性、模块性、自然性 缺点:难以扩展、规则选择效率较低 蕴含式 蕴含式是产生式的一种特殊情况。 蕴含式:只能表示精确性知
人工智能导论期末复习题
摘要:1956年,在达特茅斯会议上,麦卡锡提议用AI作为这一交叉学科,标志着人工智能学科的诞生。麦卡锡也被称为人工智能之父。P3 1950年,阿兰﹒图灵提出了图灵测试,为智能提供一个满足可操作要求的定义。图灵测试用人类的表现来衡量假设的智能机器的表现。P3 人工智能的产生和发展经历了哪几个阶段?P5 孕育
【人工智能】深度学习框架值TF入门-模型保存与加载
摘要:资料:https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/save_and_load#%E9%80%89%E9%A1%B9 ## Keras的方式 > Keras版本模型保存与加载 ### 函数 保存模型权重:`model.save_weights` 保存HDF
【人工智能】机器学习入门之监督学习(一)有监督学习
摘要:# 机器学习入门之监督学习(一)有监督学习 ## 简介 监督学习算法是常见算法之一,主要分为有监督学习和无监督学习。本文主要记录了有监督学习中的分类算法和回归算法,其中回归算法是最主要内容。 本笔记对应视频:[阿里云开发者社区学习中心-人工智能学习路线-阶段1:机器学习概览及常见算法](https:
【人工智能】机器学习入门之监督学习(一)有监督学习
摘要:
监督学习算法是常见算法之一,主要分为有监督学习和无监督学习。本文主要记录了有监督学习中的分类算法和回归算法,其中回归算法是本文最主要内容。
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【报错解决】【Python】'Failed to import pydot. You must pip install pydot and install graphviz (https://graphviz.gitlab.io/download/), ', 'for pydotprint to work.'
摘要:Failed to import pydot. You must pip install pydot and install graphviz (https://graphviz.gitlab.io/download/), ', 'for pydotprint to work.
No module named 'graphviz'
【人工智能】神经网络八股扩展
摘要:本文内容概述:
1.自制数据集,解决本领域的应用;
2.数据增强,扩充数据集;
3.断点续训,存取模型;
4.参数提取,把参数存入文本;
5.acc/loss可视化,查看训练效果;
6.应用:给图识物品