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標簽 > 機器學(xué)習(xí)
機器學(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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在傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的模型構(gòu)建中，主要包含以下步驟：數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型架構(gòu)選擇、超參數(shù)優(yōu)化、模型后處理、結(jié)果分析。這些步驟往往會耗費大量人力和時間。在 ...
2019-06-07 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)GitHub 3.8k 0
谷歌推出了AdaNet，一個基于TensorFlow的輕量化框架
AdaNet采用TensorFlow估計器的交互界面，它通過簡單訓(xùn)練、評估，大大簡化了機器學(xué)習(xí)的編程過程。它把TensorFlow Hub模塊、Tens...
2018-11-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 3.8k 0
機器學(xué)習(xí)框架Tensorflow 2.0的這些新設(shè)計你了解多少
幾天前，Tensorflow剛度過自己的3歲生日，作為當前最受歡迎的機器學(xué)習(xí)框架，Tensorflow在這個寶座上已經(jīng)盤踞了近三年。無論是成熟的Kera...
2018-11-17 標簽：機器學(xué)習(xí)Tensorflowpytorch 3.8k 0
eIQ Neutron神經(jīng)處理單元(NPU)是一種高度可擴展的加速器核心架構(gòu)，提供ML加速。與傳統(tǒng)MCU Kinetis、LPC系列相比，MCX N系列...
機器學(xué)習(xí)常用術(shù)語匯總，中英對照！
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上執(zhí)行梯度下降法的主要算法。該算法會先按前向傳播方式計算（并緩存）每個節(jié)點的輸出值，然后再按反向傳播遍歷圖的方式計算損失函數(shù)值相對于每個參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)。
2023-03-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機器學(xué)習(xí) 3.8k 0
基于賽靈思FPGA的廣告推薦算法Wide and deep硬件加速案例
作者：雪湖科技 梅碧峰 在這篇文章里你可以了解到廣告推薦算法Wide and deep模型的相關(guān)知識和搭建方法，還能了解到模型優(yōu)化和評估的方式。我還為你...
2020-11-27 標簽：fpga賽靈思機器學(xué)習(xí) 3.8k 0
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(xué)習(xí) 3.8k 0
機器學(xué)習(xí)4個超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法
維基百科上說，“Hyperparameter optimization或tuning是為學(xué)習(xí)算法選擇一組最優(yōu)的hyperparameters的問題”。 ...
2023-08-24 標簽：貝葉斯機器學(xué)習(xí) 3.8k 0
第一部分：PyTorch和PyCharm的安裝 1.1 安裝PyTorch PyTorch是一個開源的機器學(xué)習(xí)庫，用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。要在PyCha...
2024-08-01 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)pytorch 3.8k 0
TensorFlow中專門解決機器學(xué)習(xí)問題的評估器
在引入 TensorFlow 和 NumPy 兩個模塊后，我們需要使用 TensorFlow 的 load_csv_with_header() 函數(shù)來加...
2018-05-30 標簽：API機器學(xué)習(xí) 3.8k 0
人工智能如今已成為大街小巷的熱議話題。企業(yè)為了吸引客戶和目標用戶，在生產(chǎn)產(chǎn)品、提供方案時總會使用機器學(xué)習(xí)（ML）、深度學(xué)習(xí)（DL）等花哨的詞匯。但實際上...
2020-11-13 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí)感知器 3.8k 0
導(dǎo)致非平衡數(shù)據(jù)分類性能下降的原因及解決方案的分析
本文對非平衡類數(shù)據(jù)分類問題進行了概述。首先在簡單介紹非平衡類數(shù)據(jù)基本概念的基礎(chǔ)上，分析了非平衡類數(shù)據(jù)引起的問題及其導(dǎo)致分類性能下降的原因；然后介紹了目前...
2019-07-26 標簽：數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí) 3.8k 0
Apache Spark上的分布式機器學(xué)習(xí)的介紹
Apache Spark上的分布式機器學(xué)習(xí)
2018-11-05 標簽：intel代碼機器學(xué)習(xí) 3.8k 0
人工智能和大數(shù)據(jù)是密不可分的。大數(shù)據(jù)提供了足夠的數(shù)據(jù)讓機器學(xué)習(xí)，從而使人工智能更加聰明、精確和準確。同時，人工智能也能夠為大數(shù)據(jù)提供更高效的處理手段，例...
2023-08-03 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 3.8k 0
近日，CSDN與數(shù)字經(jīng)濟人才發(fā)展中心聯(lián)合主辦的第一屆CTA核心技術(shù)及應(yīng)用峰會在杭州開啟。首屆CTA核心技術(shù)及應(yīng)用峰會圍繞人工智能，邀請技術(shù)領(lǐng)航者，與開發(fā)...
2019-07-07 標簽：AI機器學(xué)習(xí) 3.8k 0
OpenAI舉辦的首屆遷移學(xué)習(xí)競賽Retro Contest結(jié)束
Dharmaraja（法王）是一個6人組成的團隊：Qing Da、Jing-Cheng Shi、Anxiang Zeng、Guangda Huzhang...
2018-06-26 標簽：阿里巴巴機器學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí) 3.8k 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理、特點及應(yīng)用范圍
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNNs）作為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個重要分支，近年來在多個領(lǐng)域取得了顯著的進展和廣泛的應(yīng)用。其強大...
2024-07-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.8k 0
監(jiān)督學(xué)習(xí)可以看作是原先的預(yù)測模型，有基礎(chǔ)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，再將需要預(yù)測的數(shù)據(jù)進行輸入，得到預(yù)測的結(jié)果（不管是連續(xù)的還是離散的）。
2019-01-23 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 3.8k 0
人工智能 （AI）、機器學(xué)習(xí) （ML） 和算法這幾個詞經(jīng)常出現(xiàn)誤用、混淆和誤解。盡管它們都有各自的固定含義，但是人們常常會將這幾個概念互換使用。遺憾的是...
2021-03-01 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 3.8k 0
在許多機器學(xué)習(xí)任務(wù)中，我們使用一種稱為梯度下降的優(yōu)化算法。這是機器實際學(xué)習(xí)的方式。理解這一算法的基礎(chǔ)很容易。它是一個迭代算法，逐步逼近答案。它從做出一個...
2018-11-21 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3.8k 0
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