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標簽 > 機器學習
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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通過使用新的學習技術，將腦部掃描和其他三維圖像的配準速度提高1000倍以上
MRI掃描結果基本上是數百個堆疊的二維圖像，形成龐大的三維圖像，稱為“體積”（volume），它包含了一百萬個或更多的三維像素，稱為“體素”(voxel...
了解這些基本分析技術將為為項目的開發和數據的理解帶來更多的益處
正如Josh Wills所言：“數據科學家比程序員擅長統計學，比統計學家擅長編程。” 很多軟件工程師想轉型數據科學家，但他們盲目地使用 TensorFl...
隨著深度學習在計算機視覺、語音識別和推薦系統領域中的成功運用，近年來有很多研究致力于將深度神經網絡模型應用于自然語言處理任務，以降低特征工程的成本。最早...
InfoGAN是生成對抗網絡信息理論的擴展，能夠以完全非監督的方式得到可分解的特征表示。它可以最大化隱含(latent)變量子集與觀測值之間的互信息(m...
近年來，研究人員開始由上述提取式生成轉向抽象概括，這種技術使用神經語言模型來動態生成文本，缺點是模型為了“連貫性”會生成不少無意義內容。對此，斯坦福大學...
假設我們有一個系統S，它有n層（S1，…Sn），它的輸入是I，輸出是O，形象地表示為： I =》S1=》S2=》…。.=》Sn =》 O，如果輸出O等于...
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...
回憶一下HMM的基本模型（例如以下圖所看到的）。當中涂有陰影的圓圈（yt-2, yt-1, yt）相當于是觀測變量，空白圓圈（xt-2, xt-1, x...
本文介紹機器學習中一種基于概率的常見的分類方法，樸素貝葉斯，之前介紹的KNN, decision tree 等方法是一種 hard decision，因...
“Cloud AutoML 產品設計讓機器學習的過程變得更簡單，讓即便沒有機器學習經驗的人也可以享受機器學習帶來的益處。盡管AutoML有很大的進步，這...
人工智能研究的突破依賴于更強大的計算機和更高效的算法，基于量子并行原理的量子計算機提供了一種與經典超算完全不同的計算方式，能否用量子計算機來加速人工智能...
在本文中，我們對文獻中提出的用于解釋基于不透明和模糊機器學習模型的決策系統的方法進行了全面的概述。首先，我們確定了解釋問題的不同組成部分。特別是，我們提...
人工神經網絡模型 AI芯片的核心原理基于人工神經網絡，其中芯片內部的處理單元模擬了生物神經元的工作機制。每一個處理單元能夠獨立進行復雜的數學運算，例如權...
這篇文章可能是本年度最佳機器學習技術及研究總結之一，當我閱讀機器學習論文時，我會問自己，這篇論文的貢獻是否屬于：1）表現力（Expressivity）、...
計算機視覺是指通過為計算機賦予人類視覺這一技術目標，從而賦能裝配線檢查到駕駛輔助和機器人等應用。計算機缺乏像人類一樣憑直覺產生視覺和畫面的能力，所以我們...
上式中，分子部分表示真實值與預測值的平方差之和，類似于均方差 MSE；分母部分表示真實值與均值的平方差之和，類似于方差 Var。根據 R-Squared...
該模型翻譯精度更加接近 AT 模型，在 WMT16 En-Ro 數據集上，相比 AT 模型（Transformer）僅有 1 個 BLEU 分的差距。在...
一名高級別的算法工程師應該能夠處理“數據獲取→數據分析→模型訓練調優→模型上線”這一完整流程，并對流程中的各種環節做不斷優化。
支持向量機(Support Vector Machine: SVM)是一種非常有用的監督式機器學習算法
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