人工智能对于数据控制有什么影响 Ai 技术

人工智能对于数据控制有什么影响

早期的人工智能机器不够完善,只能按照定义明确的指令运行。但是,随着计算机和处理网络功能的不断增强,现在可以创建和执行可以在每次迭代时改进其功能的算法。这种现象被称为人工智能(AI),尽管称之为机器智能可能会更好。

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人工智能时代需要分布式流处理吗 Ai 技术

人工智能时代需要分布式流处理吗

在中国大数据和人工智能时代,许多数据密集型应用程序表现出传统批处理模型无法满足的要求。流媒体应用,如流分析,物联网数据处理,网络监控,或金融欺诈检测,必须支持高处理率,但始终达到亚秒级处理延迟。作为响应,分布式流处

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卷积神经网络怎样使用TDA学习 Ai 技术

卷积神经网络怎样使用TDA学习

在我之前的文章中,我讨论了如何对卷积神经网络(CNN)学习的权重进行拓扑数据分析,以便深入了解正在学习的内容以及如何学习它。 这项工作的重要性可归纳如下: 它使我们能够了解神经网络如何执行分类任务。 它允许我们观察

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非结构化数据在AI上有什么用 Ai 技术

非结构化数据在AI上有什么用

人工智能(AI)系统的交互过程更像人类,这让一些人感到不舒服,但人工智能并不是要取代人类。实际上,它更多的是把机器人从人类身上移除。人工智能的价值很大一部分在于自动化人工过程和快速分析大量数据,这样人类就可以自由

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关于RNN和LSTM基础知识了解 Ai 技术

关于RNN和LSTM基础知识了解

一、RNN 递归神经网络(RNN)被提出用来处理80年代的输入序列时间信息。1993年,神经历史压缩器系统解决了“非常深度学习”任务,该任务需要及时展开RNN中的1000多个后续层。如图1所示,在传统的建模活动(例如前馈神经网络)中,我

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强人工智能需要具备哪些特点 Ai 技术

强人工智能需要具备哪些特点

在计算机科学领域中,人工智能是一种机器表现的行为,这种行为能以与人类智能相似的方式对环境做出反应并尽可能提高自己达成目的的概率。 人工智能大体上可以分为 3 类:弱人工智能、强人工智能和超人工智能。 01 弱人工

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CNN与RNN对比 CNN+RNN组合方式 Ai 技术

CNN与RNN对比 CNN+RNN组合方式

CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的对比,以及各种组合方式。 一、CNN与RNN对比 1. CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2. 相同点: 传统神经网络的扩展。 前向计算产生结果,反向计

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人工智能如何练就“火眼金睛” Ai 技术

人工智能如何练就“火眼金睛”

一名测试者走进房间,窗户下面即显出此人的下肢影像。 随后,测试者完全被墙挡住,但人体骨架完全显示出来。 上图:在房间里的三个人。 下图:人工智能透视看到的三个人。 古人云,隔墙有耳。 但想要做到“隔墙有眼”,能穿墙

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