AI解读
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什么是隐藏层
隐藏层是神经网络中位于输入层和输出层之间的中间层，其主要作用是对输入数据进行非线性变换和特征提取，从而增强神经[…]
什么是全连接神经网络（FCNN）
全连接神经网络（FullyConnectedNeuralNetwork，简称FCNN）是一种最基础的人工[…]
什么是前向传播（Forward Propagation）
前向传播（ForwardPropagation）是神经网络中的一种基本操作，其主要作用是将输入数据通过网络中[…]
什么是反向传播（BackPropagation）
反向传播（BackPropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，广泛应用于深度学习领域。其主要目的[…]
什么是反馈神经网络
反馈神经网络是一种具有环状结构的多层前馈神经网络，其特点是信息在传递过程中能够不断积累并形成反馈。这种网络由一[…]
什么是密集层（Dense Layer）
密集层（DenseLayer），也称为全连接层（FullyConnectedLayer）或线性层（Lin[…]
什么是马尔科夫链（Markov Chain）
马尔科夫链（MarkovChain）是一种随机过程，其核心特征是“无记忆性”，即在给定当前状态的情况下，未来[…]
什么是隐马尔科夫模型（HMM）
隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的[…]
什么是连续变量
什么是连续变量连续变量是一种数值型变量，其取值可以在某个范围内任意选取，理论上这个范围内的取值是无限的。例如[…]
2024年诺贝尔物理学奖授予神经网络先驱
2024年诺贝尔物理学奖授予神经网络先驱核心贡献瑞典皇家科学院宣布，2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·[…]