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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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賓夕法尼亞大學生物工程副教授Arjun Raj早在2012年就指出,平均一篇生物醫學研究論文背后的科學成本約為30萬美元至50萬美元。而柳葉刀報道稱,美...
Aoole在iOS 12的更新中增加了機器學習功能,將可以預測反射、光照等智能環境紋理
每年iOS的更新都是非常具有話題性的,關于今年的WWDC大會上,iOS 12帶來了不少有趣的新功能,我們在 ARKit 2.0 可以吐舌頭的AR表情 中...
通俗的講,就是當一個小孩學習有迷?;蚶Щ髸r,如果老師發現小孩方法或思路正確,就給他(她)正反饋(獎勵或鼓勵);否則就給他(她)負反饋(教訓或懲罰),激勵...
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、壓縮算法、L...
最近鄰方法是機器學習中一個非常流行的方法,它的原理很容易理解:鄰近的數據點是相似的數據點,更可能屬于同一分類。然而,在高維空間中快速地應用最近鄰方法,卻...
2018-05-29 標簽:機器學習 5150 0
所以網絡學習特征向量,和未見分類一起保存于可微記憶塊之中。這一表示不斷發展,給了神經網絡學習“如何快速學習”的能力,這正是我們將其稱為元學習的原因。就這...
Jupyter Notebook非常適合處理有關Python、R和markdown的東西。但一旦涉及構建web服務器,它就會出現很多奇怪的bug。所以建...
令人驚奇的是這種投票分類器得出的結果經常會比集成中最好的一個分類器結果更好。事實上,即使每一個分類器都是一個弱學習器(意味著它們也就比瞎猜好點),集成后...
通過機器學習,視頻的分析、理解和壓縮之間的連接會更加緊密?;跈C器學習的視頻的重建技術,也將在視頻編碼流程中扮演越來越重要的角色。
語音識別技術在自動化中非常有用,它不僅可以讓您免提控制設備,還可以提高系統的安全性。除了制造語音控制小工具外,語音識別還為患有各種殘疾的人們提供了重要幫...
人臉檢測算法的原理簡單來說是一個“掃描”加“判定”的過程。即首先在整個圖像范圍內掃描,再逐個判定候選區域是否是人臉的過程。因此人臉檢測算法的計算速度會跟...
我們基于 40 多萬條真實的鵝漫用戶評論數據建立了語料庫,為了讓正面和負面的學習樣本盡可能均衡,我們實際抽樣了其中的 7 萬條評論數據作為學習樣本。一般...
適用于PCIe 5.1、DP 1.5、USB 0.1、SATA和未來協議的PIPE 4.3.2
人工智能和機器學習正在迅速滲透到廣泛的設備中,推動了SoC設計的重新架構,需要更多的內存空間和更高的帶寬來傳輸和處理數據。這種變化需要更高速的接口和更寬...
富士通實驗室在74.7秒內完成了ImageNet上訓練ResNet-50網絡
分布式并行深度學習要求所有 reduce 通信在所有進程之間交換每一層的梯度。在大集群環境中,由于每個 GPU 的 batch size 較小,使得通信...
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