Hi,你好。我是茶桁。
根据上一节课的预告,咱们这节课要进入神经网络中,看看神经网络中的矩阵/向量。然后再来详细了解下矩阵的性质。
毕竟咱们的课程并不是普通的数学课,而是人工智能的数学基础。那为什么人工智能需要这些数学基础,它是怎么用的,那在这节课中,我就给大家讲讲矩阵的这一部分。
在人工智能领域,神经网络扮演着十分重要的角色。它与大语言模型(LLM)之间也有着密切的关系。
严格来说,人工智能是一个非常大的范围,人工智能里面包括了机器学习。
神经网络是一种受到生物神经系统启发的数学模型,用于模拟人工智能中的学习和决策过程。它由多层神经元组成,每个神经元接收输入并进行计算,然后将输出传递给下一层神经元。神经网络通过学习从输入到输出的映射关系来执行各种任务,如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,通过使用深层神经网络(深度神经网络)来解决复杂的问题,如图像分类、自然语言处理和推荐系统。
神经网络是AI领域中的一个重要工具,它被广泛用于实现机器学习和深度学习方法,