人工智能
盤點2017人工智能的十大錯誤
人工智能技術(shù)已經(jīng)被眾人神話了，人工智能并不是無所不能，有人總結(jié)了2017一年以來人工智能犯過的十大錯誤。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法java實現(xiàn)
算法計算過程：輸入層開始，從左往右計算，逐層往前直到輸出層產(chǎn)生結(jié)果。如果結(jié)果值和目標值有差距，再從右往左算，逐層向后計算每個節(jié)點的誤差，并且調(diào)整每個節(jié)點的所有權(quán)重，反向到達輸入層后，又重新向前計算，重復(fù)迭代以上步驟，直到所有權(quán)重參數(shù)收斂到一個合理值。
2017-12-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 8077
數(shù)據(jù)挖掘方法有哪些_數(shù)據(jù)挖掘方法分類總結(jié)
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程?！?shù)據(jù)挖掘涉及的學科領(lǐng)域和技術(shù)很多，有多種分類法。淺析十三種常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如下所述
2017-12-29 標簽：數(shù)據(jù)挖掘 72154
數(shù)據(jù)挖掘常用的十大算法
數(shù)據(jù)挖掘常用的十大算法包括： C4.5 ，K-means算法 3.SVM 4.Apriori ，EM：最大期望值法，pagerank：是google算法的重要內(nèi)容，Adaboost: 迭代算法 ，KNN 最簡單的機器學習方法之一，Naive Bayes Cart：分類與回歸。下面我將一一介紹
2017-12-29 標簽：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 27696
如何搭建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念是什么呢？（1）激勵函數(shù)：例如一個神經(jīng)元對貓的眼睛敏感，那當它看到貓的眼睛的時候，就被激勵了，相應(yīng)的參數(shù)就會被調(diào)優(yōu)，它的貢獻就會越大。（2）添加神經(jīng)層
2017-12-29 標簽：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 11886
2017年AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達700億元 預(yù)計2020年達16...
2017年是AI產(chǎn)業(yè)爆發(fā)期，中國AI領(lǐng)域的獨角獸紛涌而出，其中以寒武紀、地平線最為典型，賽迪顧問預(yù)測2017年大陸AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到了700億元人民幣，預(yù)計到2020年將達到1，600億元，成長率約為26.2%。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)有哪幾種
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是20世紀80年代末期發(fā)展起來的自動控制領(lǐng)域的前沿學科之一。它是智能控制的一個新的分支，為解決復(fù)雜的非線性、不確定、不確知系統(tǒng)的控制問題開辟了新途徑。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是（人工）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與控制理論相結(jié)合的產(chǎn)物，是發(fā)展中的學科。它匯集了包括數(shù)學、生物學、神經(jīng)生理學、腦科學、遺傳學、人工智能、計算機科學、自動控制等學科的理論、技術(shù)、方法及研究成果。關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如下所述
2017-12-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng) 21354
國內(nèi)有哪些自然語言處理的牛人或團隊以及公司
借助移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、機器學習領(lǐng)域深度學習技術(shù)的發(fā)展，以及大數(shù)據(jù)語料的積累，自然語言處理技術(shù)發(fā)生了突飛猛進的變化。越來越多的科技巨頭開始看到了這塊潛在的“大蛋糕”中蘊藏的價值，通過招兵買馬、合作、并購的方式、拓展自己在自然語言處理研究領(lǐng)域的業(yè)務(wù)范圍，進一步提升自然語言處理在整個公司中的主導(dǎo)地位。下面我將介紹現(xiàn)今國內(nèi)自然語言處理的牛人，團隊以及公司
2017-12-29 標簽： 22984
傳感器結(jié)合人工智能 降低砌墻工職業(yè)傷害
研究團隊采用動作傳感器和AI軟件，記錄專業(yè)砌墻工的工作情況，結(jié)果發(fā)現(xiàn)他們懂得降低關(guān)節(jié)承受的壓力，只可惜這些知識往往無法言傳，不會特別傳授給新人。
自然語言處理的技術(shù)難點與挑戰(zhàn)_發(fā)展現(xiàn)狀分析
人工智能已經(jīng)是大部分普通人都耳熟能詳?shù)脑~匯，而人們對自然語言處理技術(shù)的了解程度卻大部分還停留在表面階段。本文通過回顧自然語言處理的發(fā)展歷史，解讀2015年整個自然語言處理行業(yè)的重大變化，進而提出新的時代下自然語言處理技術(shù)的發(fā)展難點、以及對于自然語言處理所提出的挑戰(zhàn)、自然語言處理未來的發(fā)展方向。
2017-12-29 標簽： 40982
淺談自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域
以下七種自然語言處理的常見應(yīng)用：1. 文本分類2. 語言建模3. 語音識別4. 說明生成5. 機器翻譯6.文檔總結(jié)7. 問題回答
2017-12-28 標簽： 26207
開啟AI人才爭奪戰(zhàn) AI千萬年薪或成泡沫
如今人工智能已經(jīng)進入了技術(shù)紅利期，失衡的人才供求成為了束縛他發(fā)展的最大阻礙。AI人才頻頻告急，許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)開始進行AI人才爭奪戰(zhàn)中，洶涌的浪潮，有人不經(jīng)想問支撐AI人才千萬年薪的，又有多少是泡沫？
自然語言處理怎么最快入門_自然語言處理知識了解
自然語言處理就是實現(xiàn)人機間自然語言通信，實現(xiàn)自然語言理解和自然語言生成是十分困難的，造成困難的根本原因是自然語言文本和對話的各個層次上廣泛存在的各種各樣的歧義性或多義性。用自然語言與計算機進行通信，這是人們長期以來所追求的。因為它既有明顯的實際意義，同時也有重要的理論意義。
2017-12-28 標簽：自然語言處理 5660
什么是自然語言處理_自然語言處理常用方法舉例說明
自然語言處理是計算機科學領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數(shù)學于一體的科學。
2017-12-28 標簽：自然語言處理 18748
自然語言處理常用模型解析
自然語言處理常用模型使用方法一、N元模型二、馬爾可夫模型以及隱馬爾可夫模型及目前常用的自然語言處理開源項目/開發(fā)包有哪些？
2017-12-28 標簽：自然語言處理 6548
人工智能的又一個微小進步_麒麟970：人工智能芯片NPU_親...
介紹了人工智能的又一個微小進步_麒麟970：人工智能芯片NPU_親測Mate10手機麒麟970性能。作為一款為手機設(shè)計的系統(tǒng)級芯片麒麟970自然包含了常規(guī)的手機SoC該有的部件，比如CPU、GPU、ISP、DSP、通訊基帶，但和同類產(chǎn)品相比，麒麟970又多了一個所有同類產(chǎn)品都沒有的東西—一顆為人工智能運算專門設(shè)計的NPU。
人工智能在2018年需要思考的五個問題
2018年即將來臨，人工智能的技術(shù)也將及進一步提升，但是對于人工智能五大難題必將成為專家們絞盡腦汁事情。如果現(xiàn)有的AI技術(shù)被廣泛采用，將會給社會帶來巨大的變化。
2017-12-28 標簽：人工智能 2038
人工智能防災(zāi) 國研院展出地震預(yù)警與結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測系統(tǒng)
國震中心研究員林沛陽表示，該系統(tǒng)分別在地面與建筑鋼梁結(jié)構(gòu)上建置傳感器進行協(xié)同判斷，除可排除非地震所造成的晃動，提升精準度外，該技術(shù)更可偵測到所有地震波中傳遞速度最快、且一般人無法感受到的微小地震P波。
2017-12-28 標簽：人工智能安全監(jiān)測系統(tǒng) 1489
Waycare人工智能解決方案 改善城市交通與通勤者體驗
Waycare提供基于人工智能（AI）技術(shù)的交通問題解決方案，監(jiān)測與集成包括連網(wǎng)車、道路傳感器、監(jiān)視攝像機及交通號志等，與交通流有關(guān)的一切資料，分析并從中擷取洞見。市政當局與交通管理中心，可運用這些信息改善城市交通與通勤者體驗，逐步減少速限、塞車與意外事故。
英偉達修改用戶許可協(xié)議 禁止數(shù)據(jù)中心用顯卡GeForce做深...
最近英偉達將EULA進行了更新，更新后的目的就是禁止數(shù)據(jù)中心使用消費者級顯卡GeForce做深度學習。有人認為這是英偉達利用市場地位進行產(chǎn)業(yè)壟斷，這一改動將會影響廣大的深度學習研究者和開發(fā)人員。
2017-12-27 標簽：數(shù)據(jù)中心英偉達深度學習 3898
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