深入理解循环神经网络（RNN）：原理、应用与挑战
在深度学习的众多模型中，循环神经网络（RNN）因其对序列数据处理的特性而备受关注。无论是自然语言处理、时间序列预测，还是语音识别，RNN都展现出了强大的能力。
图神经网络与图表示学习: 从基础概念到前沿技术
随着复杂网络数据的快速增长，图数据的处理和分析成为机器学习领域的一个重要方向。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）和图表示学习技术逐渐崭露头角，成为处理图数据的有效工具。
【人工智能五】人工智能基础习题
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【人工智能基础07】卷积神经网络基础（CNN）：卷积神经网络结构、各层计算原理，以及常见卷积神经网络
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BP神经网络理论
神经网络包括生物神经网络和人工神经网络。
深度学习基础（一）神经网络基本原理
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LSTM唐诗生成
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深度学习基础（二）卷积神经网络（CNN）
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神经网络基础--什么是神经网络？？ 常用激活函数是什么？？？
人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN），是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。
诺贝尔物理学奖授予机器学习与神经网络领域：开创科技新纪元
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数学建模常见模型（下）
神经网络（Neural Networks）是一类受生物神经系统启发的机器学习模型，模仿人脑神经元的工作机制，通过大量的神经元及其连接来处理和学习复杂的数据模式。神经网络广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，极大地推动了人工智能的发展。
深入理解深度神经网络（DNN）
深度神经网络（DNN）是一种基于人工神经网络（ANN）的机器学习模型，具有多层非线性变换单元，用于学习数据的复杂表示。它的深度来自于多层次的神经元堆叠，允许模型从数据中学习和表达更高级别的抽象特征。
【数模智能算法】BP神经网络基本算法原理
人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。
深度学习入门到精通——基本的卷积神经网络
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Pytorch神经网络简单入门
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注意力机制学习（二）——空间注意力与pytorch案例
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机器学习、深度学习、和神经网络之间的联系
机器学习（Machine Learning）是一种人工智能的分支，它通过对大量数据进行训练和分析，让计算机能够从中学习并提取出模式和规律，从而进行自主决策和预测。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
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