无监督学习

变分自动编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种结合了自动编码器和概率推断思想的概率生成模型，能够从数据中学习到潜在的概率分布，进而用于生成新的样本。 自动编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络模型，通过将输入数据压缩成一个低维的隐藏表示，再重构出...

深度学习和机器学习作为人工智能领域的两个重要概念，虽然都涉及从数据中提取知识和信息的技术方法，但它们在实现方式、应用场景以及算法原理上存在明显区别。 机器学习是一种利用算法使计算机通过数据进行自主学习的方法。它依靠统计、概率、决策树等算法，根据已有数据学习模式，并通过预测、分类、聚类等方式解决问题。...

深度学习是机器学习领域的一个重要分支，其基础是模仿人脑神经网络结构，利用多层次神经网络模型进行模式识别和数据分析。随着人工智能的快速发展，深度学习备受关注，因此学习深度学习成为许多人的目标。初学者应该选读哪些书籍呢？ 《深度学习》，作者：Yoshua Bengio、Ian Goodfellow和Aa...

生成对抗网络（GAN）是当今计算机科学领域备受瞩目的创新技术，其核心思想是通过生成器和判别器之间的竞争与合作实现强大的模式生成和判别能力。生成器负责从噪声中生成逼真样本，判别器则负责区分生成样本与真实样本的差异，二者相互对抗、相互学习，通过不断的对抗优化过程提升性能。这种机制使得GAN在图像生成、语...

2017年7月20日，国务院发布了《新一代人工智能发展规划的通知》，指出人工智能发展进入新阶段。经过60多年的发展，人工智能在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等领域得到推动，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智...

GPT人工智能模型作为人工智能领域的重要进步之一，在自然语言处理领域展现出卓越的表现，引起了广泛的研究和关注。GPT全称Generative Pre-training Transformer，是一种基于Transformer结构的自然语言处理模型，由OpenAI团队于2018年提出。与其他语言模型不...

GPT人工智能模型是人工智能领域的一项重要进展，其在自然语言处理方面的出色表现引起了广泛关注和研究。GPT模型以前所未有的方式模拟了人类语言的思维和表达过程，为人们提供了更自然、更易于理解的信息输入和输出方式。 GPT全称为生成式预训练变压器（Generative Pre-training Tran...

人工智能的概念指利用数字计算机或数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人类智能，实现感知环境、获取知识并利用知识取得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。《人工智能标准化白皮书（2018版）》中对人工智能的定义相对全面，强调人工智能是围绕智能活动构建的人工系统。它是一项知识工程，通过机器模仿人类利用知...