理解Batch Normalization中Batch所代表具體含義的知識基礎

所謂“Mini-Batch”,是指的從訓練數(shù)據(jù)全集T中隨機選擇的一個訓練數(shù)據(jù)子集合。假設訓練數(shù)據(jù)集合T包含N個樣本，而每個Mini-Batch的Batc...

2018-10-19 標簽：機器學習深度學習 3.6萬 0

Jeff Hawkins：要想建立人工智能，必先解釋人類智能

他的理論始于皮質柱。所謂皮質柱，指的是大腦皮質的基本功能單位，又稱功能柱。它是新皮質的重要組合部分，新皮質是哺乳動物大腦皮質的大部分，與視覺、聽覺人類語...

2018-10-18 標簽：人工智能機器學習 5.6k 0

HanLP分詞器提取關鍵詞的方法介紹

之前我有想過用機器學習的方法來進行詞法分析，但是在項目中測試時正確率不夠。于是這時候便有了 HanLP-漢語言處理包 來進行提取關鍵詞的想法。

2018-10-17 標簽：機器學習 4.6k 0

納米結構如何提高光學傳感器的靈敏度？

該團隊研究的光子納米結構由具有規(guī)則孔狀圖案的硅層組成，其上覆有由硫化物制成的量子點涂層。激光激發(fā)后，接近局部場放大的量子點，比在無序表面上發(fā)出了更多的光...

2018-10-15 標簽：光學傳感器機器學習納米結構 1.8k 0

如何利用機器學習提高光學傳感器靈敏度？

納米結構的幾何形狀只要滿足特定條件，并匹配入射光的波長，就能夠大幅提高光學傳感器的靈敏度。

2018-10-15 標簽：傳感器機器學習 5.3k 0

如何通過機器學習和人工智能實現(xiàn)SDN？

服務提供商眼中的SDN現(xiàn)狀憑借其對網絡簡化和新收入流的優(yōu)勢，軟件定義網絡無疑已經引起了服務提供商的強烈興趣。

2018-10-14 標簽：人工智能機器學習SDN 4.7k 0

微軟新的機器學習框架核心產品機器學習引擎infer.NET的概述

感覺微軟對開源上癮了。在開源了跨平臺機器學習框架ML.NET之后，微軟又開源了一個非常重要的機器學習框架：infer.NET，而且采用的還是MIT許可證。

2018-10-14 標簽：微軟NET機器學習 4.5k 0

Xilinx Alveo U200數(shù)據(jù)中心加速器卡的主要性能和優(yōu)勢

啟用 Alveo 加速器卡是 Xilinx 及合作伙伴應用的一個生態(tài)系統(tǒng)，主要面向數(shù)據(jù)中心的工作負載。對于定制解決方案，Xilinx 應用開發(fā)工具套件 ...

2018-10-14 標簽：xilinx機器學習 6.6k 0

討論游戲Emoji Scavenger Hunt的內部運作方式

Emoji Scavenger Hunt 游戲的核心功能是識別您的相機所看到的物體，并將其與游戲要求您找到的物體（表情符號）相匹配。但相機如何知道它看到...

2018-10-13 標簽：圖像機器學習TensorFlow 4.6k 0

自動圖片文本辨認是計算機視覺和機器學習處理大型數(shù)據(jù)的重要案例

從計算機視覺的角度來看，雖然對人類來說，看真實的文件和影印版的沒有太大差別，但對計算機就大不一樣了：文件可以通過搜索被檢索，用戶輸入一些單詞就可以從文件...

2018-10-13 標簽：云計算計算機視覺機器學習 3.7k 0

重溫多種增強循環(huán)神經網絡的方式

一提起 RNN，我們最容易想到的實現(xiàn)就是 LSTM + attention。LSTM 作為經典的網絡結構可謂是老當益壯，而另一方面注意力機制過于常見，我...

2018-10-11 標簽：神經網絡機器學習 2.7k 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 4.3k 0

開發(fā)者應該學習哪種編程語言才能獲得機器學習或數(shù)據(jù)科學這類工作呢?

這時，Python仍然是領導者，但C++現(xiàn)在是第二，然后是Java，而C在第四，R只在第5。這里顯然強調了高性能計算語言。Java正在快速發(fā)展。它可以很...

2018-10-08 標簽：編程語言機器學習 2.9k 0

借助強大的機器學習算法，科學家們提高了新物質探索開發(fā)的效率

研究人員利用Hartree-Fock作為輸入來預測電子結構的相關能量。整體的相關能量通過來自占據(jù)分子軌道獨立和成對的貢獻來進行表達，基于分子軌道特性，研...

2018-10-08 標簽：算法機器學習 2.8k 0

9月最受歡迎的機器學習開源項目Top10！

YOLOv3 是當前最先進的實時檢測目標的系統(tǒng)，相比于前兩個版本，第三版針對小目標的精度有顯著提升。YOLOv3 的 Github 目錄包含了全部基于 ...

2018-10-08 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集開源項目 3.3k 0

決策樹的原理和決策樹構建的準備工作，機器學習決策樹的原理

希望通過所給的訓練數(shù)據(jù)學習一個貸款申請的決策樹，用于對未來的貸款申請進行分類，即當新的客戶提出貸款申請時，根據(jù)申請人的特征利用決策樹決定是否批準貸款申請。

2018-10-08 標簽：機器學習決策樹 6.7k 0

將Python數(shù)據(jù)處理速度提升2~6倍的簡單方法

讓我們舉一個簡單的例子，我們在一個文件夾中有一個圖像數(shù)據(jù)集; 或者我們甚至有成千上萬的圖像！為了節(jié)省處理時間，我們在這里使用1000張圖像。我們希望在將...

2018-10-08 標簽：數(shù)據(jù)處理機器學習Python 4.8k 0

如何讓零售商對價格進行優(yōu)化的問題，機器學習能為零售價格優(yōu)化做些什么?

價格優(yōu)化和動態(tài)定價常被看作是近義詞，但實際上二者是不同的，主要在于動態(tài)定價是定價策略的一種特殊形式，而價格優(yōu)化可以用任意種類的定價策略達到目的。動態(tài)定價...

2018-09-30 標簽：數(shù)據(jù)機器學習 4.4k 0