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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
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機(jī)器學(xué)習(xí)如今大獲成功的原因有哪些?如何才能取得進(jìn)一步的突破?
大家都知道,這一輪的人工智能熱潮很大程度上是由于機(jī)器學(xué)習(xí),特別是其中深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了巨大的成功??梢哉f(shuō)今天每個(gè)人、每天都在談機(jī)器學(xué)習(xí),機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)無(wú)所...
2018-10-04 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 5.1k 0
自然語(yǔ)言處理研究的基本問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)
自然語(yǔ)言處理(NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。隨著深度學(xué)習(xí)在圖...
2018-09-21 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)NLP 9.2k 0
探索一下機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最受歡迎的十大框架或工具庫(kù)
Tensorflow 把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算抽象成運(yùn)算圖(Graph),一個(gè)運(yùn)算圖中包含了大量的張量(Tensor)運(yùn)算。而張量實(shí)際上就是 N 維數(shù)據(jù)的集合。神...
2018-10-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)Python 2.4k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)的變革,隨機(jī)和分散的網(wǎng)絡(luò)
嗅覺(jué)系統(tǒng)中的神經(jīng)元是對(duì)整個(gè)接收區(qū)域隨機(jī)采樣,并非針對(duì)某一特定區(qū)域。在類似視覺(jué)皮層的映射系統(tǒng)中,神經(jīng)元所在的位置解釋了它所攜帶的信息。但是在嗅覺(jué)皮層中卻不...
2018-10-04 標(biāo)簽:圖像分類視覺(jué)系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.4k 0
關(guān)于深度學(xué)習(xí)的七大學(xué)習(xí)步驟
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括現(xiàn)代深度構(gòu)架重要的一部分是反向傳播算法的錯(cuò)誤,使用離輸入更近的神經(jīng)元通過(guò)網(wǎng)絡(luò)更新權(quán)重。非常坦率的說(shuō),這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼承他們”力量“(缺乏更好...
2018-12-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.0萬(wàn) 0
TensorFlow發(fā)布了一個(gè)新的優(yōu)化工具包,引入post-training模型量化技術(shù)
這些優(yōu)化將確保將最終模型中精度降低的操作定義與使用fixed-point和floating-point數(shù)學(xué)混合的內(nèi)核實(shí)現(xiàn)配對(duì)。這將以較低的精度快速執(zhí)行最...
2018-10-04 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 5.9k 0
詳盡解釋GAN的發(fā)展脈絡(luò)和最新進(jìn)展PPT
GAN 網(wǎng)絡(luò)是近兩年深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新秀,一時(shí)風(fēng)頭無(wú)兩。從計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂會(huì)盛會(huì) CVPR 2018 接受的論文統(tǒng)計(jì)就可見(jiàn)一斑:根據(jù) Google Resea...
2018-09-18 標(biāo)簽:GAN機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8.4k 0
如果你認(rèn)為大數(shù)據(jù)僅僅是關(guān)于SQL語(yǔ)句查詢和海量的數(shù)據(jù)的話,那么別人也會(huì)理解你的,但是大數(shù)據(jù)真正的目的是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的推斷,從數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值、從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有...
2018-10-05 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 1.9k 0
對(duì)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(gè)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(duì)任務(wù) Ts 有用的知識(shí)。遷移學(xué)習(xí)旨在通過(guò)發(fā)現(xiàn)并轉(zhuǎn)換 Ds 和...
2018-09-17 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 7.9k 0
乎每天,我們都可以在各種各樣的計(jì)算機(jī)科學(xué)課程、行業(yè)會(huì)議、華爾街日?qǐng)?bào)等等看到有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的討論。
2018-09-17 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0
移動(dòng)端的深度學(xué)習(xí)正在風(fēng)起云涌,華為的芯片帶來(lái)的強(qiáng)大智能能力
這一趨勢(shì)帶來(lái)了去中心化機(jī)器學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展,這種新的機(jī)制可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在很多的節(jié)點(diǎn)中,并協(xié)同工作來(lái)為問(wèn)題找到合適的解決方案。設(shè)備端的機(jī)器學(xué)習(xí)與此類似,...
2018-09-17 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.4k 0
商湯科技及聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室37篇論文入選,為你解讀精選論文
首先,真實(shí)情況下,無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)的來(lái)源通常沒(méi)有限制,因此光照、姿態(tài)、遮擋等會(huì)有很大的差異,這種情況下基于單模型的半監(jiān)督方法會(huì)產(chǎn)生較大偏差。其次,傳統(tǒng)的半監(jiān)督...
2018-09-17 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí)智能視覺(jué) 4k 0
學(xué)習(xí)過(guò)程中需要必備的線性代數(shù)知識(shí)
在深度學(xué)習(xí)中我們比較關(guān)注以下幾個(gè)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(jī)器學(xué)習(xí)Python深度學(xué)習(xí) 5.1k 0
藝術(shù)創(chuàng)作過(guò)程中與生成對(duì)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(zhǎng)(curator)。作為館長(zhǎng)你要從GAN的輸出中進(jìn)行挑選,因?yàn)镚AN會(huì)生成很多不...
2018-09-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN機(jī)器學(xué)習(xí) 3.7k 0
如何完成從Pandas到Scikit-Learn這一令人興奮的工作流
Housing Prices: Advanced Regression Techniques 是 Kaggle 的入門級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽之一。該競(jìng)賽目標(biāo)是基...
2018-09-16 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 3.4k 0
谷歌新推無(wú)程式碼機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析工具
機(jī)器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練完成后,需要經(jīng)過(guò)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(jī)器學(xué)習(xí)模型,讓非開(kāi)發(fā)人員眼能參與模型調(diào)校工作。
2018-09-14 標(biāo)簽:谷歌機(jī)器學(xué)習(xí) 2.8k 0
各種知識(shí)圖譜精化方法,為國(guó)內(nèi)同行介紹本領(lǐng)域的最新研究成果
知識(shí)圖譜構(gòu)建是使用各種技術(shù)從無(wú)到有構(gòu)造知識(shí)圖譜,而知識(shí)圖譜精化是使用各種技術(shù)對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行完善??梢?jiàn),要構(gòu)建一個(gè)完美的知識(shí)圖譜,需要經(jīng)過(guò)多個(gè)精化步驟。因...
2018-09-23 標(biāo)簽:移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜 7.4k 0
如何通過(guò)引入深度學(xué)習(xí)提高客服系統(tǒng)效率,以及如何擴(kuò)展Spark工作流封裝TensorFlow模型
深度學(xué)習(xí)給包括機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解在內(nèi)的眾多的領(lǐng)域帶來(lái)了變革,并在特定任務(wù)上取得了和人類相當(dāng)乃至超過(guò)人類的表現(xiàn)。因此,深度學(xué)習(xí)看...
2018-09-24 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)TensorFlow 3.4k 0
谷歌開(kāi)源了一款工具名為What-If,無(wú)需編寫代碼就能分析一款機(jī)器學(xué)習(xí)模型
What-If工具有多種功能,包括用Facets自動(dòng)對(duì)你的數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化、從數(shù)據(jù)集中手動(dòng)編輯樣本的能力以及觀察這些變化帶來(lái)的影響、并且自動(dòng)生成part...
2018-09-24 標(biāo)簽:谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3.8k 0
AutoML模型壓縮技術(shù),利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)將壓縮流程自動(dòng)化
“Cloud AutoML 產(chǎn)品設(shè)計(jì)讓機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程變得更簡(jiǎn)單,讓即便沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的人也可以享受機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)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(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5.7k 0
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