人工智能如何處理數據？長期共存的方式大概有兩種

換個不嚴謹的白話說法，深度學習的層層網絡可以從數據中自動學習到有用的、高度抽象的特征，而最終目的是為了幫助分類層做出良好的預測。而深度學習為什么效果好？...

2018-07-12 標簽：人工智能機器學習深度學習 4465 0

介紹Facebook在機器學習方面的軟硬件基礎架構，來滿足其全球規模的運算需求

機器學習在Facebook的眾多產品和服務中都有著舉足輕重的地位。 本文將詳細介紹Facebook在機器學習方面的軟硬件基礎架構，如何來滿足其全球規模的...

2018-01-24 標簽：facebook機器學習深度學習 4459 0

谷歌近日發明了一款能自動捕捉精彩時刻的相機

標簽集建立好之后，我們就需要設計一個緊湊高效的模型，可以預測任意提供的照片。由于計算機視覺技術背后都需要強大的GPU支持，想讓算法在移動設備上運行很可能...

2018-05-15 標簽：谷歌機器學習深度學習 4456 0

一文快速了解機器學習任務中的重要成分和結構

很顯然，當訓練數據集足夠大的時候，經驗風險最小化這一策略能夠保證很好的學習效果——這也就是我們當代深度神經網絡取得很多方面的成功的一個重要原因。專業的說...

2018-06-22 標簽：人工智能機器學習數據集 4448 0

關于AI文本生成動畫模型的論文

將文本轉換為動畫并不是一項簡單的任務，大多數將文本轉換為視頻的工具不能處理復雜句子，因為輸入的句子和輸出的動畫都沒有固定的結構。為了克服這種問題，兩位論...

2019-04-23 標簽：AI機器學習自然語言處理 4442 0

大神教你怎么用Python抓取婚戀網用戶數據，用決策樹生成自己擇偶觀

機器學習中，決策樹是一個預測模型，它代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個...

2018-05-28 標簽：機器學習Python 4435 0

如何有效地對神經網絡參數進行初始化

確保均值為零，并保持每層輸入方差值不變，可以保證信號不會爆炸或消失。該方法既適用于前向傳播（用于激活），也適用于向后傳播（用于關于激活的成本梯度）。這里...

2019-05-15 標簽：神經網絡函數機器學習 4428 0

什么是機器學習問題 普適逼近定理介紹

神經網絡也有同樣的現象。 這是一個巨大的問題，而通用逼近定理給我們關于如何克服這一問題的絕對零提示。

2020-05-31 標簽：神經網絡機器學習 4410 0

手把手教你使用Python實現機器學習算法

特征提取就是應用某種算法通過某種方式來量化數據的過程。比如，對于圖像數據，我們可以采用計算直方圖的方法來統計圖像中像素強度的分布，通過這種方式，我們就得...

2019-04-04 標簽：機器學習python數據集 4402 0

關于支持向量機(SVMs)

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

2018-04-02 標簽：向量機機器學習 4394 0

機器學習之特征提取 VS 特征選擇

機器學習中特征選擇和特征提取區別 demi 在 周四, 06/11/2020 - 16:08 提交 1. 特征提取 V.S 特征選擇 特征提取和特征選擇...

2020-09-14 標簽：機器學習特征提取特征選擇 4385 0