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標(biāo)簽 > 分類器
分類是數(shù)據(jù)挖掘的一種非常重要的方法。分類的概念是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)會一個分類函數(shù)或構(gòu)造出一個分類模型(即我們通常所說的分類器(Classifier))。該函數(shù)或模型能夠把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)紀(jì)錄映射到給定類別中的某一個,從而可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測。
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傳統(tǒng)檢測、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架、檢測技術(shù)的物體檢測算法全概述
物體檢測一向是比較熱門的研究方向,它經(jīng)歷了傳統(tǒng)的人工設(shè)計特征+淺層分類器的框架,到基于大數(shù)據(jù)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的End-To-End的物體檢測框架的發(fā)展,然...
目前谷歌和加州大學(xué)伯克利分校的研究已經(jīng)發(fā)表在學(xué)術(shù)網(wǎng)站arXiv上,論文標(biāo)題為《用白盒、黑盒攻擊繞過Deepfake圖像鑒別工具(Evading Deep...
2020-05-11 標(biāo)簽:AI數(shù)據(jù)庫分類器 8456 0
Facebook創(chuàng)建了一個語料庫,通過將用戶分成兩組來訓(xùn)練SybilEdge:那些更有可能接受來自真實帳戶的朋友請求的人和那些可能接受虛假帳戶請求的人。...
2020-04-24 標(biāo)簽:Facebook分類器機器學(xué)習(xí) 4346 0
一項關(guān)于可解釋人工智能規(guī)劃(XAIP)的工作調(diào)查
可解釋AI(X AI)近年來一直是一個積極的研究課題,受到DARPA2016年倡議的推動。 計算機視覺和自然語言處理等“感知”問題的機器學(xué)習(xí)的廣泛采用,...
2020-04-03 標(biāo)簽:人工智能分類器機器學(xué)習(xí) 3574 0
我們之所以使用卷積后的特征,是因為圖像具有“靜態(tài)型”的屬性,也就意味著在一個圖像區(qū)域的特征極有可能在另一個區(qū)域同樣適用。
關(guān)于使用MATLAB進(jìn)行模式識別的教程分析
在模式識別方法中,輸入數(shù)據(jù)的受監(jiān)督分類使用受監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,它是基于不同對象類的培訓(xùn)數(shù)據(jù)來創(chuàng)建分類器。然后分類器接受輸入數(shù)據(jù)并分配相應(yīng)的對象或類標(biāo)簽。
2019-09-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)分類器計算機視覺 5110 0
關(guān)于機器學(xué)習(xí)檢測汽車的方法分析
決策樹得出的結(jié)果十分令人看好,但真正測試是檢驗分類器在真實汽車中的 ECU 上的表現(xiàn)。我們使用 MATLAB Coder 從模型生成代碼,并為安裝在寶馬...
2019-09-11 標(biāo)簽:代碼分類器機器學(xué)習(xí) 2545 0
深度推薦系統(tǒng)與CTR預(yù)估2019年值得精讀的論文
FaceBook推薦最新論文,通過建模與系統(tǒng)協(xié)同設(shè)計提出一種butterfly-shuffle的機制來提升模型并行化,離線訓(xùn)練上在沒有任何超參調(diào)優(yōu)下收斂...
必讀!生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN論文TOP 10
這篇 GAN 論文來自 NVIDIA Research,提出以一種漸進(jìn)增大(progressive growing)的方式訓(xùn)練 GAN,通過使用逐漸增大...
2019-03-20 標(biāo)簽:GAN分類器深度學(xué)習(xí) 6877 0
院士鄔賀銓:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際上是個分類器
在語音識別方面,人工智能已經(jīng)超過了人,一般人類語音識別的錯誤率是5.1%,現(xiàn)在百度對漢語的語音識別,微軟對應(yīng)于的語音識別已經(jīng)比這個水平要高了。當(dāng)然,在嘈...
在 2014 年,F(xiàn)AIR 的研究人員發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個本質(zhì)缺陷——長期記憶。雖然大家都知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí),可一旦系統(tǒng)開始運行了...
面對未知分類的圖像,如何改進(jìn)分類器、如何克服這個問題呢?
在實際的應(yīng)用程序中,從整體上幫助解決該問題的主要策略是:將模型的適用范圍限制在「應(yīng)用程序?qū)⒚鎸Φ奈矬w與模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)匹配」的情況。要做到這一點,一個簡單...
最終,來自武漢大學(xué)計算機學(xué)院軟件工程實驗室的Alassea lome團隊,將預(yù)測誤差降低至7%,獲得上市公司營業(yè)收入預(yù)測賽題第一名,而一人團隊GOGOG...
2018-09-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)人工智能分類器 4530 0
谷歌探討了如果分類器不再僅限于微小的改變,最終輸出會是什么結(jié)果
在這篇論文中,谷歌的研究人員探討了如果分類器不再僅限于微小的改變,最終輸出會是什么結(jié)果。
2018-01-11 標(biāo)簽:谷歌分類器深度學(xué)習(xí) 2913 0
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