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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學科,涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學科。
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如何使用Excel和TF實現(xiàn)Transformer詳細步驟說明
本文旨在通過最通俗易懂的過程來詳解Transformer的每個步驟!假設(shè)我們在做一個從中文翻譯到英文的過程,我們的詞表很簡單如下:中文詞表:[機、器、學...
一文解構(gòu)PyTorch:深入了解PyTorch內(nèi)部機制
PyTorch是一個較新的深度學習框架,主打動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型。相比其他同類框架,PyTorch提供一種較低級別的方法,對于更具備數(shù)學背景的用戶來講靈活性更強。
微軟新的機器學習框架核心產(chǎn)品機器學習引擎infer.NET的概述
感覺微軟對開源上癮了。在開源了跨平臺機器學習框架ML.NET之后,微軟又開源了一個非常重要的機器學習框架:infer.NET,而且采用的還是MIT許可證。
本文旨在為硬件和嵌入式工程師提供機器學習 (ML)、它是什么、它是如何工作的、為什么它很重要以及 TinyML 如何適應(yīng)。 機器學習是一個一直存在且經(jīng)常...
2023-01-27 標簽:人工智能數(shù)據(jù)收集模型 4341 0
OpenAI最新研發(fā)的MuseNet的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以制作4分鐘時長的音樂作品
研究人員還創(chuàng)建了作曲家和樂器的 token,以便更好地控制 MuseNet 生成的樣本類型。訓練期間,這些作曲家和樂器 token 將預(yù)先添加到每個樣本...
2019-04-29 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成器程序員 4329 0
Netflix如何拓展Jupyter notebook使用場景,以及為支持新使用場景進行的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)
多樣性的數(shù)據(jù)使用者很令人興奮,但它不是沒有代價的:數(shù)據(jù)平臺——以及配套的工具、服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)——必須支持更多使用案例、語言、訪問模式,等等。為了更好地理解...
根據(jù)訓練數(shù)據(jù)是否有標記,機器學習任務(wù)大致分為兩大類:監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習,監(jiān)督學習主要包括分類和回歸等,非監(jiān)督學習主要包括聚類和頻繁項集挖掘等。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解析:手寫數(shù)字識別項目解讀
手寫數(shù)字識別是很多人入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時用來練手的一個項目,但就是這么簡單的一個項目,最近在 reddit 上又火了一把,因為在 MIT 計算機科學和人工智能...
如何讓零售商對價格進行優(yōu)化的問題,機器學習能為零售價格優(yōu)化做些什么?
價格優(yōu)化和動態(tài)定價常被看作是近義詞,但實際上二者是不同的,主要在于動態(tài)定價是定價策略的一種特殊形式,而價格優(yōu)化可以用任意種類的定價策略達到目的。動態(tài)定價...
2018-09-30 標簽:數(shù)據(jù)機器學習 4288 0
機器學習和AI的區(qū)別:如果使用Python寫的,那可能是機器學習,如果使用PPT寫的,那可能是AI。
談?wù)勊膫€無法從學?;蚋鞣N線上平臺學習到的機器學習技巧
機器學習教育過程中通常傾向于深入學習機器學習算法,教導(dǎo)我們從技術(shù)層面上理解他們的運作方式。一旦你的模型被完全訓練,將用某些數(shù)據(jù)集來標記模型的有效性。一旦...
2018-06-27 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習數(shù)據(jù)科學 4263 0
智能客服案例解析:以知識圖譜、NLP、機器學習構(gòu)建高精度對話機器人
樂言科技基于高精準的語義理解技術(shù)所打造的客服機器人,能在海量數(shù)據(jù)中挖掘優(yōu)質(zhì)話術(shù),模擬優(yōu)秀人工客服回復(fù)邏輯,對用戶多輪對話溝通內(nèi)容、訂單信息、店鋪優(yōu)惠活動...
本科生又一次刷新了AI的新成績,開發(fā)了一種名為AdaBound的算法
但是,由于SGD在更新參數(shù)時對各個維度上梯度的放縮是一致的,這有可能導(dǎo)致訓練速度緩慢,并且在訓練數(shù)據(jù)分布極不均很時訓練效果很差。為了解決這一問題,近些年...
此外,作為人工智能的主要編程語言,未來的幾年,Python勢必繼續(xù)高歌。而近期,數(shù)據(jù)科學網(wǎng)站KDnuggets,發(fā)布的2018數(shù)據(jù)科學和機器學習工具調(diào)查...
實現(xiàn)“始終感應(yīng)”的Aspinity解決方案
Aspinity是模擬神經(jīng)形態(tài)半導(dǎo)體的先驅(qū),它創(chuàng)建了可重新配置的模擬模塊化處理器(RAMP)平臺,該平臺是一種超低功耗的模擬處理平臺,可以克服電池供電的...
2021-04-11 標簽:物聯(lián)網(wǎng)智能家居機器學習 4219 0
數(shù)據(jù)脫敏是數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域落地場景較為成熟的技術(shù)手段,在數(shù)據(jù)深層次、大范圍的共享開放的今天,數(shù)據(jù)脫敏在不影響數(shù)據(jù)使用的前提下保護敏感隱私數(shù)據(jù),已成為數(shù)據(jù)安全...
在為邊緣AI設(shè)計時,設(shè)計人員必須考慮許多約束,例如功耗,電路板空間和計算時間。
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