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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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Jupyter Notebook非常適合處理有關(guān)Python、R和markdown的東西。但一旦涉及構(gòu)建web服務(wù)器，它就會出現(xiàn)很多奇怪的bug。所以建...
2018-11-18 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)Python 5.6k 0
騰訊鵝漫U品如何基于LSTM模型進(jìn)行中文文本情感分析？
我們基于 40 多萬條真實(shí)的鵝漫用戶評論數(shù)據(jù)建立了語料庫，為了讓正面和負(fù)面的學(xué)習(xí)樣本盡可能均衡，我們實(shí)際抽樣了其中的 7 萬條評論數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本。一般...
2019-01-15 標(biāo)簽：騰訊機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5.6k 0
過去幾年里，對抗樣本在機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)中得到了極大的關(guān)注。關(guān)于如何訓(xùn)練模型使它們不易受到對抗樣本攻擊的工作有很多，但所有這些研究都沒有真正地面對這樣一個(gè)基本...
2019-05-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 5.6k 0
2017年中國人工智能發(fā)展和研究趨勢報(bào)告
2018-11-17 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5.6k 0
基于PyTorch重寫的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包HyperLearn
讓我們先大致看一下“奇異值分解”（SVD）這一章，這是最重要的算法之一。SVD將PCA、線性回歸、嶺回歸、QDA、LDA、LSI、推薦系統(tǒng)、壓縮算法、L...
2018-11-20 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)PyTorch 5.6k 0
深度探究機(jī)器學(xué)習(xí)與圖像融合的技術(shù)基于TOF硬件平臺的技術(shù)應(yīng)用
立足當(dāng)下，面向未來。青識智能深度探究機(jī)器學(xué)習(xí)與圖像融合的技術(shù)基于TOF硬件平臺的技術(shù)應(yīng)用（創(chuàng)新性開發(fā)多TOF矩陣產(chǎn)品，在傳統(tǒng)TOF基礎(chǔ)上增加機(jī)器學(xué)習(xí)算法...
2018-04-29 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)tof面部識別技術(shù) 5.6k 0
數(shù)據(jù)驅(qū)動意味著在數(shù)據(jù)和模型的天平上側(cè)重于數(shù)據(jù)，例如大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等。數(shù)據(jù)驅(qū)動方法（圖3）的本質(zhì)是在沒有對應(yīng)模式的情況下，通過數(shù)據(jù)進(jìn)行映射...
2023-09-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力系統(tǒng)光伏發(fā)電 5.6k 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)架構(gòu)解析與優(yōu)化策略
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network, DNN）作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種重要技術(shù)，以其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力和非線性建模能力，在多個(gè)領(lǐng)域取得...
2024-07-09 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dnn 5.6k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)識別驗(yàn)證碼技巧來了
可以看出處理后圖片銳化了很多，接下來嘗試去除干擾線，常見的4鄰域、8鄰域算法。所謂的X鄰域算法，可以參考手機(jī)九宮格輸入法，按鍵5為要判斷的像素點(diǎn)，4鄰域...
2018-11-20 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)驗(yàn)證碼 5.6k 0
面向嵌入式部署的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化：模型壓縮深度解析
1.為什么需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮？ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為解決復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)問題的強(qiáng)大工具。然而，這種能力往往伴隨著模型規(guī)模和計(jì)算復(fù)雜度的增加。當(dāng)輸入維度較大（例...
2026-02-24 標(biāo)簽：嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 5.5k 0
使用NVIDIA Grove簡化Kubernetes上的復(fù)雜AI推理
過去幾年，AI 推理的部署已經(jīng)從單一模型、單一 Pod 演變?yōu)閺?fù)雜的多組件系統(tǒng)。如今，一個(gè)模型部署可能包含多個(gè)不同的組件——預(yù)填充 (prefill)、...
2025-11-14 標(biāo)簽：NVIDIAAI機(jī)器學(xué)習(xí) 5.5k 0
Random Forest算法 python實(shí)現(xiàn)案例分析
隨機(jī)森林由Breiman提出的一種分類算法，它使用Bootstrap重采樣技術(shù)，從原始訓(xùn)練樣本集中有放回的重復(fù)隨機(jī)抽取n個(gè)樣本生成新的樣本集合，以此作為...
2019-09-23 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)python隨機(jī)森林 5.5k 0
深度學(xué)習(xí)在可解釋性推理方向上的進(jìn)展
所以網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特征向量，和未見分類一起保存于可微記憶塊之中。這一表示不斷發(fā)展，給了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)“如何快速學(xué)習(xí)”的能力，這正是我們將其稱為元學(xué)習(xí)的原因。就這...
2018-11-10 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5.5k 0
人臉檢測算法的原理簡單來說是一個(gè)“掃描”加“判定”的過程。即首先在整個(gè)圖像范圍內(nèi)掃描，再逐個(gè)判定候選區(qū)域是否是人臉的過程。因此人臉檢測算法的計(jì)算速度會跟...
2018-06-21 標(biāo)簽：人臉識別機(jī)器學(xué)習(xí) 5.5k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)四種常用的優(yōu)化策略解析
從智能手機(jī)到航天器，機(jī)器學(xué)習(xí)算法無處不在。他們會告訴您明天的天氣預(yù)報(bào)，將一種語言翻譯成另一種語言，并建議您接下來想在設(shè)備上看什么電視連續(xù)劇。這些算法會根...
2020-09-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 5.5k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)將在地震預(yù)測方面具有巨大的潛力
為了實(shí)現(xiàn)地震預(yù)警，需要在可能發(fā)生地震的區(qū)域安裝地震預(yù)警的傳感器。這種傳感器并不昂貴，也不需要在野外安裝，可以通過實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)(甚至是2G網(wǎng)絡(luò))來傳遞地震波...
2019-06-23 標(biāo)簽：傳感器人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 5.5k 0
對于深度學(xué)習(xí)來說，其思想就是對堆疊多個(gè)層，也就是說這一層的輸出作為下一層的輸入。通過這種方式，就可以實(shí)現(xiàn)對輸入信息進(jìn)行分級表達(dá)了。
2018-10-07 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5.5k 0
集成學(xué)習(xí)和隨機(jī)森林，提供代碼實(shí)現(xiàn)
令人驚奇的是這種投票分類器得出的結(jié)果經(jīng)常會比集成中最好的一個(gè)分類器結(jié)果更好。事實(shí)上，即使每一個(gè)分類器都是一個(gè)弱學(xué)習(xí)器（意味著它們也就比瞎猜好點(diǎn)），集成后...
2018-07-17 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 5.5k 0
富士通實(shí)驗(yàn)室在74.7秒內(nèi)完成了ImageNet上訓(xùn)練ResNet-50網(wǎng)絡(luò)
分布式并行深度學(xué)習(xí)要求所有 reduce 通信在所有進(jìn)程之間交換每一層的梯度。在大集群環(huán)境中，由于每個(gè) GPU 的 batch size 較小，使得通信...
2019-04-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu機(jī)器學(xué)習(xí) 5.5k 0
探討機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)基本概念與運(yùn)算過程
人工智慧隸屬于大範(fàn)疇，包含了機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning） 與深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）。如下圖所示，我們最興趣的深度學(xué)習(xí)則是...
2020-12-18 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路 5.5k 0
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