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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、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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然而,在基于梯度的學習框架(如深度學習)中存在一個關鍵的缺點:因為選擇要處理的信息的過程是離散化的,因此也就是不可微分的,所以梯度不能反向傳播到選擇機制...
利用TensorFlow.js,D3.js 和 Web 的力量使訓練模型的過程可視化
TensorFlow.js 將機器學習引入 JavaScript 和 Web。 我們將利用這個很棒的框架來構建一個深度神經網絡模型。這個模型將能夠按大聯...
2018-08-08 標簽:神經網絡機器學習TensorFlow 7291 0
這么海量的數據,給存儲和分析帶來了極大難題。幸運的是,粒子物理學家不必自己處理所有這些數據。他們與一種稱為機器學習的人工智能(AI)攜手合作,來處理這些數據。
近年來,研究人員開始由上述提取式生成轉向抽象概括,這種技術使用神經語言模型來動態(tài)生成文本,缺點是模型為了“連貫性”會生成不少無意義內容。對此,斯坦福大學...
Black Hat 大會將關注的三大趨勢:加密貨幣、醫(yī)療設備、機器學習
黑帽大會簡報(Briefings)將主要關注區(qū)塊鏈基礎設施和加密貨幣錢包研究。這些領域應該會是這次大會的關注焦點,其部分原因在于黑客攻擊事件頻發(fā),例如,...
打造一款機器學習產品、或進行有關機器學習的學術研究所需要的數學背景
在沒有首先自己推導出梯度的情況下,這行代碼的意義可能沒有那么顯而易見。在我們的代碼中,對于滿足條件的所有元素,會將upstream梯度(grad)中的所...
對于3.3以上的版本,每個追蹤器可以用各自的函數創(chuàng)造,如cv2. TrackerKCF_create。詞典OPENCV_OBJECT_TRACKERS包...
數學和代碼在機器學習研究中通常是高度混合的。大多數情況下,代碼都是直接從數學邏輯中形成,并且能用代碼語法展示出數學表示法。其實現在一些數據科學框架(例如...
機器學習優(yōu)化算法中梯度下降,牛頓法和擬牛頓法的優(yōu)缺點詳細介紹
梯度下降法實現簡單,當目標函數是凸函數時,梯度下降法的解是全局解。一般情況下,其解不保證是全局最優(yōu)解,梯度下降法的速度也未必是最快的。
要研究受試者的性格,傳統的方法只有通過一系列的性格測試問卷才能得到,并且還包含了很大程度上的主觀判斷。在考慮到眼球運動和性格特質的間的關系后,科學家們提...
其實機器學習涵蓋的知識面非常多,而且不僅要學習理論還有實踐同樣不能忽視。如果基礎薄弱,學習起來肯定是會遇到很多困難的,但就一定不行嗎?如何在基礎薄弱的條...
Dave Smith使用Excel電子表格深入淺出地講解了SVD++的原理
我們將創(chuàng)建的SVD++模型(奇異值分解逼近)和Simon Funk的博客文章Netflix Update: Try This at Home中提到差不多...
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...
研究算法偏差的研究人員表示,有很多方法可以定義公平,但這些方法有時相互矛盾。想象一下,在刑事司法系統中使用的算法會將分數分配給兩組(藍色組和紫色組),因...
4分鐘訓練好AlexNet,6.6分鐘訓練好ResNet-50,創(chuàng)造了AI訓練世界新紀錄
為了充分利用大規(guī)模集群算力以達到提升訓練速度的目的,人們不斷的提升batch size大小,這是因為更大的batch size允許我們在擴展GPU數量的...
數據科學作品集應該包括哪些內容?如何提高作品集的吸引力等問題。
很多人意識到了創(chuàng)建項目的價值,但很多人碰到的問題是從哪里得到有趣的數據集,得到之后做什么。Airbnb的數據科學家Jason Goodman,在他的博客...
南澳大利亞大學和斯圖加特大學的一個人工智能(AI)聯合項目,在一套先進的機器學習(ML)算法的加持下,能夠預測一個人的性格特質。
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