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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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有大量的報道稱,為機器學習設計的定制芯片將提供100倍于現有選擇的性能,但它們在要求嚴格的商業用途的實際測試中的功能尚未得到證實,數據中心是新技術最保守...
OpenAI舉辦的首屆遷移學習競賽Retro Contest結束
Dharmaraja(法王)是一個6人組成的團隊:Qing Da、Jing-Cheng Shi、Anxiang Zeng、Guangda Huzhang...
在DeDeo的主頁介紹上寫著,他們的研究方向是:在社會思想實驗室(Laboratory for Social Minds),我們進行實證研究,并建立歷史...
AI是計算機科學的分支領域,專注在創建擁有人類智能行為的系統或機器,其目標為模擬人類的各種認知功能,包含學習、推理、解決問題、感知、語言理解等等。AI涵...
人工智能領域的發展離不開學者們的貢獻,然而隨著研究的進步,越來越多的論文出現了“標題黨”、“占坑”、“注水”等現象,暴增的頂會論文接收數量似乎并沒有帶來...
那么你的角色是什么呢?輕微調整游戲規則(網絡的超參數),成為了美術館館長(curator)。作為館長你要從GAN的輸出中進行挑選,因為GAN會生成很多不...
在一篇隨附的論文(https://arxiv.org/pdf/1906.01083.pdf)中,Facebook 的研究人員指出,雖然 WaveNet ...
今年,人工智能這個話題依舊火熱,尤其是機器學習和深度學習,并且在接下來的一年我們相信這種關注度依舊不會消失。那么關于2019年的人工智能,我們可以期待以...
人工智能 (AI)、機器學習 (ML) 和算法這幾個詞經常出現誤用、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...
OpenAI的研究人員提出了一種全新的AI安全策略——迭代放大法
本文提出的迭代放大,是一種在確定性假設下為后續任務生成訓練假設的方法。實際上,雖然人類不能在全局上直接把握復雜的問題,但我們可以假設人類可以有效的評估復...
在開發RND之前,OpenAI的研究人員和加州大學伯克利分校的學者進行了合作,他們測試了在沒有環境特定回報的情況下,智能體的學習情況。因為從理論上來說,...
在Python中開發人工智能(AI)是一個廣泛而深入的主題,它涵蓋了從基礎的數據處理到復雜的機器學習、深度學習以及自然語言處理等多個領域。
在數據分析和機器學習領域,我們常常需要處理非均勻數據。非均勻數據是指具有不平衡分布或樣本數量不均等的數據集。
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