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標簽 > 機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
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一種用機器學(xué)習(xí)進行3D實時渲染的新方法:用paGAN實現(xiàn)3D實時渲染
下圖的左側(cè)是FXGuide編輯Mike Seymour用iPhone拍攝的源視頻，右側(cè)是實時渲染CGI。可以發(fā)現(xiàn)，Pinscreen的成果確實可以在同一...
2018-08-11 標簽：自動化計算機視覺機器學(xué)習(xí) 9.6k 0
以XGB做原生特征篩選，在原生特征中丟棄后不影響分數(shù)甚至漲分的特征有：Time，RentRoom(漲幅明顯)，RoomDir，Livingroom，Re...
2019-03-26 標簽：模型代碼機器學(xué)習(xí) 9.6k 0
雙原子催化劑綜述：適用于能源和環(huán)境催化的雙原子催化劑
原子級分散催化劑具有最大的原子利用率，并且擁有超越傳統(tǒng)納米顆粒的優(yōu)異性能。
2023-07-17 標簽：dac機器學(xué)習(xí)XPS 9.5k 0
如何自學(xué)人工智能?機器學(xué)習(xí)詳細路徑規(guī)劃
綜述，機器學(xué)習(xí)的自學(xué)簡單來說分為三個步驟 前期：知識儲備包括數(shù)學(xué)知識，機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法知識，編程技術(shù)（python）的掌握 中期：算法的代碼實現(xiàn) ...
2018-08-04 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí)python 9.5k 0
人工智能和機器學(xué)習(xí)正在迅速滲透到廣泛的設(shè)備中，推動了SoC設(shè)計的重新架構(gòu)，需要更多的內(nèi)存空間和更高的帶寬來傳輸和處理數(shù)據(jù)。這種變化需要更高速的接口和更寬...
2023-05-26 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 9.5k 0
一般而言，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。當前中國還處于行業(yè)應(yīng)用層起步到快速發(fā)展的階段，應(yīng)用層的投資機會和投入回報率遠高于技術(shù)層和基礎(chǔ)設(shè)施...
2018-04-26 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 9.5k 0
NPU（AI芯片）和GPU的亮點在于它們能夠運行多個并行線程。NPU通過一些特殊的硬件級優(yōu)化，比如為一些真正不同的處理核提供一些容易訪問的緩存系統(tǒng)，將其...
2020-09-02 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)NPU 9.5k 0
智能物聯(lián)網(wǎng)邊緣應(yīng)用需要低功耗處理
我們已經(jīng)習(xí)慣了我們的設(shè)備變得更加智能，通過先進的音頻和視頻處理技術(shù)以及復(fù)雜的傳感器來識別和解釋語音和動作。說“Hey Google”或揮手，我們的設(shè)備不...
2022-04-02 標簽：物聯(lián)網(wǎng)低功耗設(shè)計機器學(xué)習(xí) 9.4k 0
也許你剛剛對深度學(xué)習(xí)有了基本的了解，于是滿心歡喜的下載了tensorflow，準備開始搭建你的第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2020-01-22 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 9.4k 0
統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)的真正差別。你分得清嗎？
這兩種方法的目標不同，盡管使用的方法類似。機器學(xué)習(xí)算法的評估使用測試集來驗證其準確性。統(tǒng)計模型可以使用置信區(qū)間，顯著性檢驗和其他檢驗對回歸參數(shù)進行分析，...
2019-04-08 標簽：傳感器機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 9.2k 0
機器學(xué)習(xí)經(jīng)典損失函數(shù)比較
所有的機器學(xué)習(xí)算法都或多或少的依賴于對目標函數(shù)最大化或者最小化的過程。我們常常將最小化的函數(shù)稱為損失函數(shù)，它主要用于衡量模型的預(yù)測能力。
2018-06-13 標簽：函數(shù)機器學(xué)習(xí) 9.1k 0
機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是一種人工智能的技術(shù)，它是一種讓計算機通過對大量數(shù)據(jù)進行分析和學(xué)習(xí)，從而可以自動進行預(yù)測和決策的技術(shù)。其核心...
自然語言處理（NLP）是計算機科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。隨著深度學(xué)習(xí)在圖...
2018-09-21 標簽：機器學(xué)習(xí)NLP 9.1k 0
機器學(xué)習(xí)實用指南:訓(xùn)練和損失函數(shù)
這個損失函數(shù)是合理的，因為當 $t$ 接近 0 時，$-log(t)$ 變得非常大，所以如果模型估計一個正例概率接近于 0，那么損失函數(shù)將會很大，同時如...
2018-06-29 標簽：函數(shù)機器學(xué)習(xí) 9k 0
? ? ? IT和OT的融合是一個由來已久的難題，早在十幾年前提出的工業(yè)化和信息化“兩化融合”本質(zhì)上就屬于IT和OT的融合。后來，隨著2011年工業(yè)4....
2023-08-21 標簽：數(shù)據(jù)采集IT人工智能 9k 0
作者用Jieba + Word2vec + NetworkX 結(jié)合在一起，做了一次自然語言分析，語料是 金庸的武俠小說《倚天屠龍記》
2018-03-23 標簽：機器學(xué)習(xí)Python自然語言 9k 0
TensorFlow 2.0中關(guān)于Keras的一些新功能和重大變化
Keras有以下幾大關(guān)鍵優(yōu)點：用戶友好、模塊化、可組合、容易擴展，既適合新手，也適合專家。這些優(yōu)點加起來。可以讓學(xué)習(xí)、研究、開發(fā)、部署的工作流更加容易，...
2018-12-12 標簽：機器學(xué)習(xí)TensorFlowKeras 8.9k 0
機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）本質(zhì)上就是讓計算機自己在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，并根據(jù)所得到的規(guī)律對未來數(shù)據(jù)進行預(yù)測。
2022-10-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí) 8.9k 0
淺析大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用
數(shù)據(jù)處理是對紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)價值的提煉，而其中最有價值的地方在于預(yù)測性分析，即可以通過數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計模式識別、數(shù)據(jù)描述等數(shù)據(jù)挖掘形式幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家更...
2018-10-31 標簽：機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 8.9k 0
深入淺出的介紹了深度學(xué)習(xí)的理論——用理論的力量橫掃深度學(xué)習(xí)！
很多機器學(xué)習(xí)問題是深度為2的子案例，例如，輸入層和輸出層之間的一個隱含層。通常假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分布，等等。比起GD/SGD，可以使用不同算法，例如張...
2018-07-12 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8.9k 0
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