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標簽 > 機器學習
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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如果我們想使用多任務學習，但只有一個任務，該怎么辦呢？一篇名為 “Pseudo-task Augmentation: From Deep Multita...
什么是Deep TabNine？機器學習極大提高智能編碼能力
Deep TabNine 使用 GitHub 的近 200 萬個文件進行了訓練，它具有預先存在的知識，而不是僅僅從用戶當前的項目中學習。此外，這個模型還...
數(shù)據(jù)脫敏是數(shù)據(jù)安全領域落地場景較為成熟的技術手段，在數(shù)據(jù)深層次、大范圍的共享開放的今天，數(shù)據(jù)脫敏在不影響數(shù)據(jù)使用的前提下保護敏感隱私數(shù)據(jù)，已成為數(shù)據(jù)安全...
基于采樣的方法是被研究得最多的方法，大多也是具有理論基礎的方法，往往比基礎搜索方法表現(xiàn)更優(yōu)。這類方法一般會生成一個或者多個對樣本空間的采樣點，之后再對這...
2019-04-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡核心技術機器學習 4180 0
異常檢測任務，指的是檢測偏離期望行為的事件或模式，可以是簡單地檢測數(shù)值型數(shù)據(jù)中，是否存在遠超出正常取值范圍的離群值，也可以是借助相對復雜的機器學習算法識...
而基于學習的方法采用了數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法來學習出圖像特征和透射率之間的關系，克服了手工選取先驗特征的不足。隨著深度學習的方法，這種方法朝著更強大的模型、更有...
RadialGAN讓我們可以利用多個不同來源的數(shù)據(jù)集
Lars等發(fā)表的這篇論文通過在GAN的訓練過程中施加特定類別的梯度懲罰，在較老的架構上取得了當前最先進的表現(xiàn)（在該項基準測試上超過了之前最佳的學術成果）...
2018-09-07 標簽：GAN機器學習數(shù)據(jù)集 4162 0
通過機器學習和深度學習的手段，成功的從老鼠的“吱吱”聲中解讀出20多種不同的含義
最近研究人員們通過機器學習和深度學習的手段，成功的從老鼠的“吱吱”聲中解讀出20多種不同的含義，包括高興和愉悅的情緒。這一項目使得我們可以更深入地了解藥...
如何同時使用Nucleus與TensorFlow解決基因組學領域的機器學習問題
本文中闡述的兩種方法均使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡，學習將輸入映射至輸出的函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡由若干層線性與非線性運算構成，而這些運算會依次應用至輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡已成功應用...
2019-02-20 標簽：機器學習深度學習tensorflow 4159 0
一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情，并更好的測量人類情緒的機器學習模型
為了解決情感計算中面臨的問題，來自麻省理工媒體實驗室情感計算研究組提出了一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情，并更好的測量人類情緒的機器學習模型。除此...
2018-08-01 標簽：人機交互機器學習數(shù)據(jù)集 4156 0
解析深度網(wǎng)絡背后的數(shù)學以及解析這背后的原理
每個神經(jīng)元以一組 x 變量（取值從1到 n ）的值作為輸入，計算預測的 y-hat 值。假設訓練集中含有 m 個樣本，則向量 x 表示其中一個樣本的各個...
2018-08-24 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 4153 0
深度學習與深層神經(jīng)網(wǎng)絡，多層智能學習推動人工智能！
機器學習使計算機能夠處理迄今為止僅由人執(zhí)行的任務。從駕駛汽車到翻譯語言，機器學習正在推動人工智能爆炸式的增長，幫助軟件理解混亂而不可預知的真實世界。 但...
北大語言計算與機器學習研究組推出一套全新中文分詞工具包pkuseg
多領域分詞。不同于以往的通用中文分詞工具，此工具包同時致力于為不同領域的數(shù)據(jù)提供個性化的預訓練模型。根據(jù)待分詞文本的領域特點，用戶可以自由地選擇不同的模...
2019-01-11 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集 4137 0
如果有人告訴我們一個相當不可能的事件發(fā)生了，我們收到的信息要多于我們被告知某個很可能發(fā)?的事件發(fā)?時收到的信息。如果我們知道某件事情?定會發(fā)?，那么我們...
數(shù)據(jù)編排支持人工智能（AI）的下一步發(fā)展
深度學習的快速發(fā)展給大規(guī)模實現(xiàn)該技術所需的硬件架構帶來了巨大壓力。盡管由于意識到性能是一個絕對要求，因此業(yè)界高度關注峰值TOPS分數(shù)，但智能數(shù)據(jù)編排和管...
2021-09-24 標簽：fpga嵌入式系統(tǒng)人工智能 4132 0
谷歌表示，搶占式GPU（Preemptible GPUs）非常適合短期、容錯和批處理工作負載，比如機器學習（ML）和高性能計算（HPC）的客戶。使用搶占...
伯克利發(fā)布最大規(guī)模也是最多樣化的駕駛視頻數(shù)據(jù)集
BAIR為經(jīng)常出現(xiàn)在道路上的所有10萬個關鍵幀上的對象標上對象邊界框，以了解對象的分布及其位置。下面的條形圖顯示了對象計數(shù)。還有其他方法可以在我們的標注...
2018-06-03 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集自動駕駛 4130 0
探索“What-If”場景通常意味著編寫一次性的自定義代碼來分析特定模型
What-If 工具擁有各種功能，包括使用 Facets 自動可視化數(shù)據(jù)集、手動編輯數(shù)據(jù)集示例并查看相關更改的影響，以及自動生成局部依賴圖（顯示模型的預...
2018-10-11 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集 4125 0
自然語言生成是一個AI子學科，它將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本，使計算機能夠以完美的準確度交流思想。
馬聯(lián)網(wǎng)：一個少見有趣的物聯(lián)網(wǎng)應用
在大約兩年半之前，筆者對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）進行研究并撰寫了一篇在馬匹生長早期將相關技術應用于馬韁繩的文章，稱為NIGHTWATCH（守夜者）。
2018-06-04 標簽：機器學習物聯(lián)網(wǎng)應用邊緣計算 4117 0
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