神经网络是人工智能 (AI) 的一个子集，构成了许多AI系统的基础，特别是在机器学习和深度学习方面。它们受到人脑结构的启发，用于解决涉及识别模式，处理数据和做出决策的任务。
在人工智能的背景下，神经网络使系统能够从数据中学习，而不是被显式编程。它们支持自然语言处理、图像识别和推荐系统等应用。
虽然神经网络是人工智能的重要组成部分，但人工智能本身是一个更广泛的领域，除了基于神经网络的方法之外，还包括其他技术，如基于规则的系统、进化算法和专家系统。
我们在深度学习中需要特征提取吗？
继续阅读
AI代理在推荐系统中是如何工作的？
推荐系统中的AI代理通过分析用户数据、理解模式，并根据偏好和行为生成个性化建议来工作。这些系统的核心是一组算法，它们利用历史用户交互数据——如点击、评分和购买——并应用统计技术或机器学习模型来预测用户未来可能喜欢的内容。例如，AI代理可能会
哪些行业最受益于自动机器学习（AutoML）？
“自动机器学习（AutoML）主要惠及依赖数据分析和预测建模的行业。金融、医疗保健和零售等行业的企业可以利用AutoML来简化模型构建过程，减少对广泛的机器学习专业知识的需求，并增强决策能力。通过自动化机器学习流程中的各个阶段，包括数据预处
什么是深度学习中的全连接层？
“全连接层，通常简称为FC层，是神经网络中的一种层，其中每个神经元都与前一层的每个神经元相连。这意味着每个输入特征都会影响每个输出神经元。基本上，全连接层对其输入执行线性变换，然后应用非线性激活函数，从而使其能够学习复杂的模式和表示。这个层