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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、算法復雜度理論等多門學科。
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最優(yōu)化方法是一種數(shù)學方法，它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指標達到最優(yōu)的一些學科的總稱。
2019-01-17 標簽：機器學習 2949 0
如何在Raspberry Pi 3上構(gòu)建機器學習應用程序
希望評估機器學習方法的開發(fā)人員發(fā)現(xiàn)了越來越多的專業(yè)硬件和開發(fā)平臺，這些平臺通常針對特定類別的機器學習架構(gòu)和應用程序進行調(diào)整。雖然這些專業(yè)平臺對于許多機器...
對于開發(fā)人員而言，機器學習（ML）硬件和軟件的進步有望將這些復雜的方法帶入物聯(lián)網(wǎng)（IoT）邊緣設備。然而，隨著這一研究領(lǐng)域的發(fā)展，開發(fā)人員可以輕松地發(fā)現(xiàn)...
2019-02-06 標簽：處理器fpga神經(jīng)網(wǎng)絡 2811 0
通過FPGA實現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡的解決方案
本文介紹了將 KWS 添加到可穿戴設備和其他低功耗物聯(lián)網(wǎng)設備的優(yōu)勢，以及所面臨的各項挑戰(zhàn)。在描述 BNN 架構(gòu)及其為何適用于資源受限型 KWS 應用之后...
2019-03-19 標簽：fpga神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 1.3萬 0
我們基于 40 多萬條真實的鵝漫用戶評論數(shù)據(jù)建立了語料庫，為了讓正面和負面的學習樣本盡可能均衡，我們實際抽樣了其中的 7 萬條評論數(shù)據(jù)作為學習樣本。一般...
咨詢公司Cambridge Consultants的專家級機器學習工程師Sally Epstein說：“我們?nèi)匀粡墓究吹降淖畛Ｒ姷膯栴}是，公司渴望運用...
在從事數(shù)據(jù)科學工作的時候，經(jīng)常會遇到為具體問題選擇最合適算法的問題。雖然有很多有關(guān)機器學習算法的文章詳細介紹了相關(guān)的算法，但要做出最合適的選擇依然非常困難。
2019-01-14 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 3972 0
為了更清楚地理解機器學習的過程，我們將以開發(fā)能夠識別手寫數(shù)字的機器為具體例子來考慮模式識別的問題。這樣的機器應該能夠準確識別一個字符所代表的數(shù)字，而無論...
2019-01-12 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能機器學習 8250 0
通過機器學習和深度學習的手段，成功的從老鼠的“吱吱”聲中解讀出20多種不同的含義
最近研究人員們通過機器學習和深度學習的手段，成功的從老鼠的“吱吱”聲中解讀出20多種不同的含義，包括高興和愉悅的情緒。這一項目使得我們可以更深入地了解藥...
北大語言計算與機器學習研究組推出一套全新中文分詞工具包pkuseg
多領(lǐng)域分詞。不同于以往的通用中文分詞工具，此工具包同時致力于為不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)提供個性化的預訓練模型。根據(jù)待分詞文本的領(lǐng)域特點，用戶可以自由地選擇不同的模...
2019-01-11 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集 4179 0
如何創(chuàng)造可信任的機器學習模型？先要理解不確定性
來源：機器之心編譯 作者：Eric Jang 不確定性是機器學習領(lǐng)域內(nèi)一個重要的研究主題，Eric Jang近日的一篇博客對這一主題進行了詳細的闡述。順...
2019-01-10 標簽：機器學習 1184 0
計算就是計算，數(shù)學上都是一樣的，1+1用什么算都是2，CPU算神經(jīng)網(wǎng)絡也是可以的，算出來的神經(jīng)網(wǎng)絡放到實際應用中效果也很好，只不過速度會很慢罷了。
數(shù)據(jù)已逐漸成為了機器學習競爭中最關(guān)鍵的區(qū)分點
盡管機器學習有時會突然發(fā)現(xiàn)某些從未有人意識到的事物從而使所有人都大吃一驚，但它并不能夠持續(xù)穩(wěn)定提供這樣的洞察。這并不意味著這項工具很垃圾，這意味著我們需...
在機器學習領(lǐng)域引入了一種新的隱寫術(shù)，稱為“訓練集偽裝
在研究人員設想的場景中，名為Eve的第三個智能體扮演數(shù)據(jù)檢驗者的角色，監(jiān)視Alice和Bob之間的通信。當Eve對Alice發(fā)送給Bob的內(nèi)容產(chǎn)生懷疑時...
深入探討深度學習，尤其是非常擅長與理解圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
激活函數(shù)的使用不會改變我們這個簡單的紅綠燈模型的結(jié)果(除了閾值需要是0.5而不是0)，但激活函數(shù)的非線性對于使神經(jīng)網(wǎng)絡能夠建模更復雜的函數(shù)是必不可少的。...
2019-01-06 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像機器學習 5943 0
探究優(yōu)化機器學習模型的關(guān)鍵技術(shù)
TensorFlow提供用于自動微分的 tf.GradientTape API - 計算與其輸入變量相關(guān)的計算梯度。
2019-01-05 標簽：機器學習TensorFlow 2219 0
當然，沒有人能保證，通過追求這些理念，機器學習者就能建立強大的算法，贏得當前的競爭。但是，這樣的努力似乎肯定會產(chǎn)生新的學習原則。這些原則——以算法形式表...
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