什么是神经网络？ 神经网络（Neural Network）作为人工智能中的一种计算模型，是受人脑启发的一种机器学习类型，由多层相互连接的节点（称为神经元）组成，神经网络通过使用大量数据的反复试验过程来学习输入和输出之间的关系，以确定产生所需输出的节点之间的连接和权重，这些节点协同工作以执行模式识别、分类和预测等复杂任务。 神经网络释义（图源：IBM） 随着神经网络不断学习，它在模式识别和做出准确预测或决策方面会变得更好。近年来，神经网络取得了巨大突破，并在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大进步。 神经网络的工作原理 神经网络通过一系列相互连接的神经元层处理输入数据来工作。 每个神经元接收来自其他...

联邦学习（Federated Learning）通过在数据本地进行模型训练，将模型更新（如梯度或模型参数）发送至中央服务器进行聚合，而不是直接传输原始数据，在保护数据隐私的同时实现了数据的价值挖掘。这种学习方式解决了数据孤岛问题，促进了跨机构、跨行业的数据协作，为人工智能的发展开辟了新的道路。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，联邦学习正逐渐成为推动智能科技革命的重要力量。 什么是联邦学习 联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习技术，支持多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练模型。通过这种方式，各方可以在保护数据隐私和遵守数据保护法规的前提下，合作提升模型性能。适用于数据孤岛场景，使企业能够...

什么是卷积神经网络？ 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一类主要用于计算机视觉领域的深度学习算法，它们在各个领域都有应用，包括图像和视频识别、自然语言处理，甚至是玩游戏。CNN已经彻底改变了计算机视觉领域，在物体检测、图像分割和面部识别等任务中提供最先进的性能。在这篇文章中，我们将简单介绍CNN的内部工作原理、其架构以及在现实世界中的应用。 卷积神经网络的原理 要理解CNN，必须熟悉神经网络的基本概念。神经网络是一个受人脑结构和功能启发的计算模型，它由相互连接的人工神经元组成。这些神经元被组织成层，每个神经元接收来自前几层的输入，并将输出发送到后续层。 CNN是一种专门的神...

什么是机器学习 机器学习（Machine Learning）是一种数据分析技术，作为人工智能（AI）和计算机科学的一个分支，专注于使用数据和算法来模仿人类的学习方式，逐步提高其准确性。它教会计算机做人类和动物的自然行为：从经验中学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预先确定的方程式作为模型。 机器学习的技术分类 机器学习技术可分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习算法用于根据已知的输入和输出数据创建模型以进行未来预测。 无监督学习检测输入数据中的隐藏模式以进行预测。 强化学习是一种机器学习，能够使用来自其自身行为和经验的反馈，通过反复试验在交互式环境中学习。...

探索与利用（Exploration vs. Exploitation）是智能决策过程中的两个基本策略。共同构成了智能体在未知环境中行为优化的核心。探索策略鼓励智能体尝试新的行动路径，以便发现更多关于环境的信息和更优的长期回报策略。而利用策略则侧重于智能体基于现有知识做出最佳决策，以最大化即时奖励。如何在探索未知和利用已知之间找到恰当的平衡点，是强化学习领域的关键挑战，也是推动智能体在复杂环境中有效学习的关键。 什么是探索与利用 探索与利用（Exploration vs. Exploitation）是两个核心概念。探索是指智能体尝试新的或不太熟悉的动作以发现更好的行为策略，利用是指智能体使用已知的最佳策略来最大化奖励。在强化学...

基于人类反馈的强化学习（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）是人工智能（AI）领域的一个新兴研究领域，它将强化学习技术与人类反馈相结合，以训练能够学习复杂任务的个体。该方法在提高人工智能系统的性能方面显示出前景，使其在各种应用中更具有适应性和效率。 强化学习 在了解RLHF之前，我们需要先知道什么是RL，强化学习（RL）是一种机器学习，在这种学习中，个体（Agent）通过与环境的互动来学习做决定。个体采取行动以实现一个特定的目标，根据其行动接受奖励或惩罚形式的反馈。随着时间的推移，个体学会了做出决策的最佳策略，以使其收到的累积奖励最大化。 阅读更多：什么是强化学习...

什么是AIGC AIGC是AI-generated Content的缩写，中文名为人工智能生成内容，一种利用人工智能进行内容创作的方式，被认为是继PGC（Professionally-generated Content）和UGC（User-generated Content）之后的一种新型内容创作方式。 AIGC是通过从人类提供的指令中提取和理解意图信息，并根据其知识和意图信息生成内容来实现的。 例如，用户可以输入一句话，让AI合成一张与描述相关联的图片，或者输入一篇文章或故事的描述，让AI为他们完成。 AIGC被认为是继PGC（Professionally-generated Content）和UGC（User-gene...

在今天这个数字连接的世界里，人们不断地在各种平台上分享他们的想法和意见，从社交媒体网站到在线评论论坛。这些用户生成的文本提供了海量的信息，企业、政府和其他组织可以利用这些信息来获得对其客户的偏好、意见和情感的宝贵见解。作为自然语言处理（NLP）的一个子领域，情感分析便是用来分析这些大量文本数据的关键技术之一。 什么是情感分析 情感分析（Sentiment Analysis），也被称为观点挖掘（Opinion Mining）或情感人工智能（Emotion AI），是确定一段文本中所表达的情感或情绪的过程，如一个帖子或一条评论回复。它涉及识别和提取文本数据中的主观信息，以了解潜在的情感或情绪。情感分析使用NLP、机器学习和计算语...

神经风格迁移技术（Neural Style Transfer）作为人工智能领域的一项突破性进展，通过深度学习算法实现了艺术风格与图像内容的智能融合。标志着计算机视觉与艺术创作的交叉融合，也为图像处理技术带来了新的发展机遇。本文将深入探讨神经风格迁移的工作原理、实现方法及其在多个领域的应用潜力，旨在为读者提供一个全面、客观的技术概览。   什么是神经风格迁移 神经风格迁移（Neural Style Transfer）通过深度学习手段，将一幅图像的视觉风格应用到另一幅图像的内容上，创造出融合了两者特点的新图像。基于预训练的卷积神经网络来分析风格图像的纹理和颜色分布，以及内容图像的结构布局，然后通过优化算法寻找并生成在...

生成式对抗网络（GAN，英文全称Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由于其生成高质量、真实数据的能力，近年来获得了极大的关注。GAN已被用于广泛的应用中，包括图像合成、风格转移和数据增强。在这篇文章中，我们将探讨什么是GAN、GAN是如何工作的、GAN与其他神经网络模型相比的优势，以及它们的主要应用和用例。 什么是GAN 生成式对抗网络（GAN）是一类机器学习模型，由两个神经网络组成，一个是生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator），它们在零和游戏中相互竞争。生成器创建合成数据样本，而判别器的工作是区分真实和虚假的数据样本。生成器的目标是提高其创造能够...