【人工智能基础】计算机视觉
文章目录 一. 什么是计算机视觉二. 图像的形成原理三. 数字图像四. 线性滤波器1. 图像的像素映射成函数f2. 图像处理的两种类型：图像滤波和图像扭曲。3. 滤波器分类 五. 边缘检测1. 图像边缘重要的原因2. 求解图像边缘与噪声处理 六. 物体检测：R-CNN、Fast-RCNN与Faster-RCNN1. RCNN2. Fast RCNN模型3. Faster RCNN4. RCNN、Fast R...
【人工智能基础】机器学习基础
文章目录 一. 监督、无监督、半监督学习监督学习无监督学习k-means算法：处理球形簇谱聚类：处理非球形簇和高维数据 三. 损失函数四种损失函数用于回归的损失函数用于分类的损失函数 损失函数的优化 四. 泛化交叉验证:K折验证 五. 过拟合与欠拟合1. 欠拟合解决办法2. 过拟合解决办法 一. 监督、无监督、半监督学习 监督学习 分类：回归问题（=函数拟合）、分类问题 分类模型：决策树、逻辑回归、支持向量...
【人工智能基础】自然语言处理基础
文章目录 一. 语言模型基本概念1. n-gram模型2. 评价指标2.1. 困惑度2.2. 交叉熵 3. 训练中的特殊字符3.1. OOV问题：处理模型未见过的字符3.2. 起始字符：起始出现概率的处理 4. 字模型与词模型5. 中英文差别 二. 向量语义1. 词向量1.1. 相似度：表示语义的接近程度1.2. 词向量的应用 2. Word2Vec1. CBOW 与 skip-gram2. 负采样负采样的...
【人工智能基础】【练习题】自然语言处理基础： Word2vec逻辑、与预训练模型
文章目录 一. word2vec向量计算二. word2vec的原理1. 总体思路2. 基于word2vec的原理3. 寻找类似例子的思路 三. 训练写诗四. Word2vec的逻辑五. 什么是预训练语言模型六. GPT和BERT模型 一. word2vec向量计算 对于B 大家的第一反应是B很有可能是一个贬义词，比如“坏”“低劣”等。但是这个推论是错误的。好和坏虽然是反义词，距离应该比较大，但是不应该距离...