對深度遷移學(xué)習(xí)的當(dāng)前研究進(jìn)行了回顧和分類

定義 1：（遷移學(xué)習(xí)）。給定一個基于數(shù)據(jù) Dt 的學(xué)習(xí)任務(wù) Tt，我們可以從 Ds 中獲取對任務(wù) Ts 有用的知識。遷移學(xué)習(xí)旨在通過發(fā)現(xiàn)并轉(zhuǎn)換 Ds 和...

2018-09-17 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 7688 0

你需要知道的深度學(xué)習(xí)的10個方法

乎每天，我們都可以在各種各樣的計算機科學(xué)課程、行業(yè)會議、華爾街日報等等看到有關(guān)機器學(xué)習(xí)的討論。

2018-09-17 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0

移動端的深度學(xué)習(xí)正在風(fēng)起云涌,華為的芯片帶來的強大智能能力

這一趨勢帶來了去中心化機器學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展，這種新的機制可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)存儲在很多的節(jié)點中，并協(xié)同工作來為問題找到合適的解決方案。設(shè)備端的機器學(xué)習(xí)與此類似，...

2018-09-17 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3281 0

商湯科技及聯(lián)合實驗室37篇論文入選，為你解讀精選論文

首先，真實情況下，無標(biāo)注數(shù)據(jù)的來源通常沒有限制，因此光照、姿態(tài)、遮擋等會有很大的差異，這種情況下基于單模型的半監(jiān)督方法會產(chǎn)生較大偏差。其次，傳統(tǒng)的半監(jiān)督...

2018-09-17 標(biāo)簽：計算機視覺機器學(xué)習(xí)智能視覺 3836 0

學(xué)習(xí)過程中需要必備的線性代數(shù)知識

在深度學(xué)習(xí)中我們比較關(guān)注以下幾個數(shù)集，?、? 和?。? 表示正整數(shù)集（1,2,3，...）。 ? 表示整數(shù)集，它包含了正值、負(fù)值和零值。 ? 表示可以由...

2018-10-04 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)Python深度學(xué)習(xí) 4963 0

藝術(shù)創(chuàng)作過程中與生成對抗網(wǎng)絡(luò)碰撞出的火花

那么你的角色是什么呢？輕微調(diào)整游戲規(guī)則（網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)），成為了美術(shù)館館長（curator）。作為館長你要從GAN的輸出中進(jìn)行挑選，因為GAN會生成很多不...

2018-09-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN機器學(xué)習(xí) 3496 0

谷歌新推無程式碼機器學(xué)習(xí)模型分析工具

機器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練完成后，需要經(jīng)過反覆的探索調(diào)校，What-If Tool不需撰寫任何程式碼，就能探索機器學(xué)習(xí)模型，讓非開發(fā)人員眼能參與模型調(diào)校工作。

2018-09-14 標(biāo)簽：谷歌機器學(xué)習(xí) 2651 0

如何通過引入深度學(xué)習(xí)提高客服系統(tǒng)效率，以及如何擴展Spark工作流封裝TensorFlow模型

深度學(xué)習(xí)給包括機器翻譯、語音識別、計算機視覺、自然語言理解在內(nèi)的眾多的領(lǐng)域帶來了變革，并在特定任務(wù)上取得了和人類相當(dāng)乃至超過人類的表現(xiàn)。因此，深度學(xué)習(xí)看...

2018-09-24 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)TensorFlow 3201 0

谷歌開源了一款工具名為What-If,無需編寫代碼就能分析一款機器學(xué)習(xí)模型

What-If工具有多種功能，包括用Facets自動對你的數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化、從數(shù)據(jù)集中手動編輯樣本的能力以及觀察這些變化帶來的影響、并且自動生成part...

2018-09-24 標(biāo)簽：谷歌機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3521 0

AutoML模型壓縮技術(shù)，利用強化學(xué)習(xí)將壓縮流程自動化

“Cloud AutoML 產(chǎn)品設(shè)計讓機器學(xué)習(xí)的過程變得更簡單，讓即便沒有機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗的人也可以享受機器學(xué)習(xí)帶來的益處。盡管AutoML有很大的進(jìn)步，這...

2018-09-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí) 5505 0

C++的這些資源你多知道嗎？國外程序員整理的C++資源大全

C++是在C語言的基礎(chǔ)上開發(fā)的一種集面向?qū)ο缶幊獭⒎盒途幊毯瓦^程化編程于一體的編程語言。應(yīng)用較為廣泛，是一種靜態(tài)數(shù)據(jù)類型檢查的，支持多重編程的通用程序設(shè)計語言。

2018-09-24 標(biāo)簽：C語言人工智能C++ 6158 0

TensorFlow宣布開源TXF的一個重要組件：“數(shù)據(jù)驗證”

對于數(shù)據(jù)集中不斷增加的新數(shù)據(jù)，我們需要用原模式對它們進(jìn)行驗證。但是，在常規(guī)設(shè)置中，這個模式每個一段時間都會維護一次，它基于統(tǒng)計信息，而統(tǒng)計信息又會受新加...

2018-09-24 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集TensorFlow 1935 0

Google AI推出“what-if”工具，測試機器學(xué)習(xí)模型不用寫代碼！

What-If工具功能強大，可以使用Facets自動顯示數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)集手動編輯示例并查看更改的效果，還能自動生成部分依賴圖（partial depen...

2018-09-24 標(biāo)簽：Google代碼機器學(xué)習(xí) 2881 0

對監(jiān)督機器學(xué)習(xí)的基本限制和目標(biāo)進(jìn)行深刻而簡潔的描述

這個公式實際上告訴你，在看到數(shù)據(jù)/證據(jù)（可能性）之后更新你的信念（先驗概率），并將更新后的信念程度賦予后驗概率。你可以從一個信念開始，但每個數(shù)據(jù)點要么加...

2018-09-24 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 1916 0

AI工程師的三個層次，機器學(xué)習(xí)入門

雖然這么寫出來的程序一定是不知其所以然，但是其實20年前我第一次用C++寫Hello world的時候也是一臉懵逼的，我相信，每個能夠投身機器學(xué)習(xí)開發(fā)工...

2018-09-12 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 3917 0

基于Pandas進(jìn)行初步數(shù)據(jù)探索和準(zhǔn)備的Scikit-Learn用戶方案

現(xiàn)在，我們必須impute缺失數(shù)據(jù)。預(yù)處理模塊中舊的Imputer已經(jīng)被棄用。一個新的模塊——impute，由一個新的估計值SimpleImputer和...

2018-09-10 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 4555 0