完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>
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。
文章:7721個 瀏覽:134322次 帖子:303個
天賜予人類驚人的學習能力。我們從出生開始就學習復雜的任務,如語言和圖像識別,之后在一生中以這種第一學習體驗為基礎不斷進行修正。之后,似乎自然而言的是,我...
但在大陸這邊,無論是BAT還是學界,在開源機器學習項目上始終慢了一拍,令人十分遺憾。這與我國世界最大AI研究者社區(qū)、占據(jù)AI科研領域半壁江山的江湖地位*...
梯度下降算法及其變種:批量梯度下降,小批量梯度下降和隨機梯度下降
現(xiàn)在我們來討論梯度下降算法的三個變種,它們之間的主要區(qū)別在于每個學習步驟中計算梯度時使用的數(shù)據(jù)量,是對每個參數(shù)更新(學習步驟)時的梯度準確性與時間復雜度...
基于馬爾科夫的隨機場的圖像分割是一種基于統(tǒng)計的圖像分割算法
現(xiàn)在要計算中心的像素點在下一次迭代中是屬于第幾類(這一代是第3類),ok采用一階勢能,這里需要說明一點,這個像素點無非是1-4之間的一類,那么我們需要分...
深度學習進行語音識別的方法 如何建立自己的語音識別系統(tǒng)
其實語音識別已經(jīng)存在很多年了,那為什么現(xiàn)在才成為主流呢?因為深度識別終于將語音識別在非受控環(huán)境下的準確度提高到了一個足以投入實用的高度。吳恩達教授曾經(jīng)預...
機器學習算法的設計和實現(xiàn) 算法優(yōu)化分發(fā)鏈路的使用
分發(fā)過程走的是互聯(lián)網(wǎng)線路(專線太貴),互聯(lián)網(wǎng)線路的穩(wěn)定性不可預期,有時網(wǎng)絡抖動,會造成分發(fā)失敗,甚至挖斷光纜導致某條干網(wǎng)不可用的事故也經(jīng)常出現(xiàn),某條線路...
2018-05-02 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習深度學習 1768 0
在學習過程中,要特別注意的不光是深入研究算法的精髓,還要知道該算法的應用場合、適用條件和局限性。如果只是去探究原理,而不懂實際應用,只能是書呆子,只會紙...
討論在調(diào)整以長期社會福利為目標的機器學習所得決策方面的近期成果
由于機器學習系統(tǒng)容易受到歷史數(shù)據(jù)引入的偏見而導致歧視性行為,人們認為有必要在某些應用場景中用公平性準則約束系統(tǒng)的行為,并期待其能保護弱勢群體和帶來長期收...
高明!OpenAI提出HER算法,人工智能可像人類一樣認識錯誤汲取教訓
OpenAI的研究人員集中精力于構(gòu)建具有更強的學習能力的人工智能。得益于他們的增強學習系統(tǒng)OpenAI baselines,機器學習算法可以進行自主學習...
對于機器學習/數(shù)據(jù)科學初學者 應該掌握的七種回歸分析方法
對于機器學習/數(shù)據(jù)科學的初學者來說,線性回歸,或者Logistic回歸是許多人在建立預測模型時接觸的第一/第二種方法。由于這兩種算法適用性極廣,有些人甚...
2018-04-27 標簽:機器學習數(shù)據(jù)科學 4679 0
一個從數(shù)據(jù)中估計參數(shù)的基礎機器學習問題
如何將這種直覺數(shù)學化地表述出來呢?我們可以定義一個觀測數(shù)據(jù)和參數(shù)的聯(lián)合概率:p(D, h) = p(D|h)p(h)。我們定義一個先驗分布 p(h) 來...
AI技術與對應的任務類型,分析三類神經(jīng)網(wǎng)絡的應用和價值
機器學習擁有檢測異常的能力。深度學習用來分析大量高維數(shù)據(jù),可以把現(xiàn)有預防性維護系統(tǒng)的性能提升到一個新的高度。把許多傳感器的數(shù)據(jù)層層疊起,神經(jīng)網(wǎng)絡能夠增強...
2018-04-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習深度學習 4387 0
人們正朝著一個正確的方向前進,其市場營銷和闡述也越來越好。如今的技術距離科幻小說的“人工智能替代人類工作”還有很遠的距離。只有通過仔細的研究和正確的信息...
深度學習和機器學習深度的不同之處 淺談深度學習的訓練和調(diào)參
近年來,深度學習作為機器學習中比較火的一種方法出現(xiàn)在我們面前,但是和非深度學習的機器學習相比(我將深度學習歸于機器學習的領域內(nèi)),還存在著幾點很大的不同...
梯度下降法是一個用于尋找最小化成本函數(shù)的參數(shù)值的最優(yōu)化算法。當我們無法通過分析計算(比如線性代數(shù)運算)求得函數(shù)的最優(yōu)解時,我們可以利用梯度下降法來求解該問題。
2018-04-26 標簽:機器學習 3544 0
利用機器學習算法中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡,識別音樂類型等聽覺任務上模擬人類表現(xiàn)的模型
當神經(jīng)網(wǎng)絡在20世紀80年代首次出現(xiàn)時,神經(jīng)科學家們希望這種系統(tǒng)可以用來模擬人腦。然而,來自那個時代的計算機不夠強大,無法建立足夠大的模型來進行一些實際...
2018-04-30 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡語音識別機器學習 4379 0
根據(jù)維基百科的解釋,人工智能是被機器展示的智力,與人類和其他動物的自然智能相反,在計算機科學中 AI 研究被定義為 “代理人軟件程序”:任何能夠感受周圍...
它是機器學習的重要基礎,從描述算法操作的符號到代碼中算法的實現(xiàn),都屬于該學科的研究范圍。雖然線性代數(shù)是機器學習領域不可或缺的一部分,但二者的緊密關系往往...
編輯推薦廠商產(chǎn)品技術軟件/工具OS/語言教程專題
電機控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
無刷電機 | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
直流電機 | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯(lián)網(wǎng) | NXP | 賽靈思 |
步進電機 | SPWM | 充電樁 | IPM | 機器視覺 | 無人機 | 三菱電機 | ST |
伺服電機 | SVPWM | 光伏發(fā)電 | UPS | AR | 智能電網(wǎng) | 國民技術 | Microchip |
Arduino | BeagleBone | 樹莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |