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標(biāo)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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文本分類任務(wù)介紹和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法
Static vs. Non-static Representations: 在大部分的語料上，CNN-non-static都優(yōu)于CNN-static，...
2018-07-17 標(biāo)簽：文本分類機器學(xué)習(xí)自然語言 9877 0
工業(yè)機器人市場為什么能夠快速爆發(fā)？成本下降是主要因素之一
自George Devol于1961發(fā)明第一臺可編程工業(yè)機器人“Unimate”以來，工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)已經(jīng)走過了幾十年的歷史。
2018-07-17 標(biāo)簽：工業(yè)機器人機器學(xué)習(xí)工業(yè)4.0 3600 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題及其解決方案CoordConv
這聽起來非常聰明，但作者實際上提出的是該領(lǐng)域任何一名從業(yè)者都認(rèn)為是理所當(dāng)然的東西——添加一個更適合解碼所需輸出的特征（feature）。任何在計算機視覺...
2018-07-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)python 8279 0
利用深度學(xué)習(xí)自動設(shè)計符合空氣動力學(xué)的自行車
IUT Annecy團隊使用了Neural Concept的軟件，計算了自行車的最大長度和寬度以及動力傳動系統(tǒng)和車輪所需的空間。 接下來，程序會對各種形...
2018-07-17 標(biāo)簽：AI機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4988 0
講解隨機梯度下降、類別數(shù)據(jù)編碼、Vowpal Wabbit機器學(xué)習(xí)庫
在數(shù)據(jù)量不大的情況下，上面的數(shù)學(xué)效果不錯（我們這里不討論局部極小值、鞍點、學(xué)習(xí)率選擇、動量等問題，請參考《深度學(xué)習(xí)》一書的數(shù)值計算那一章）。批量梯度下降...
2018-07-17 標(biāo)簽：函數(shù)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6581 0
上述代碼表述了例如姓名、電話、電子郵件等要素的元數(shù)據(jù)，用來提取它們的方法是“univalue_extractor”。這些要素所在的區(qū)域用“”表示，這是一...
2018-07-17 標(biāo)簽：編碼機器學(xué)習(xí) 2952 0
機器學(xué)習(xí)的發(fā)展近幾年有哪些錯誤的方面?詳細(xì)概述
人工智能領(lǐng)域的發(fā)展離不開學(xué)者們的貢獻(xiàn)，然而隨著研究的進(jìn)步，越來越多的論文出現(xiàn)了“標(biāo)題黨”、“占坑”、“注水”等現(xiàn)象，暴增的頂會論文接收數(shù)量似乎并沒有帶來...
2018-07-16 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 3490 0
構(gòu)建一個決策樹并查看它如何進(jìn)行預(yù)測
正如你所看到的，決策樹非常直觀，他們的決策很容易解釋。 這種模型通常被稱為白盒模型。 相反，正如我們將看到的，隨機森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被認(rèn)為是黑匣子模型。...
2018-07-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)決策樹 1.5萬 0
在谷歌大腦不能做真正的機器學(xué)習(xí)科學(xué)研究？
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(jìn)行實證研究，并建立歷史...
2018-07-16 標(biāo)簽：谷歌機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3509 0
推薦系統(tǒng)最新入門指南,如何公平地評估推薦系統(tǒng)?
這類系統(tǒng)利用用戶的交互來過濾感興趣物品。我們可以將交互的集合可視化為一個矩陣，其中每一項(i, j)代表用戶i和物品j的交互。有意思的是，我們可以將協(xié)同...
2018-07-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng) 7042 0
有缺陷的學(xué)術(shù)研究可能會誤導(dǎo)大眾，并阻礙學(xué)術(shù)未來的研究。實際上，這些問題有許多是在人工智能的歷史(更廣泛地說，是在科學(xué)研究)中循環(huán)出現(xiàn)的。1976年，Dr...
2018-07-14 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 3943 0
用人類智商測試題檢驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象推理能力
既然目的是讓AI做題，我們先得有題??！當(dāng)然了，手動搜集整理是不可能的，為了創(chuàng)建題庫，首先我們構(gòu)建了一個可以自動生成推理題的生成器，它包含一組抽象元素，包...
2018-07-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 8378 0
窺探機器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)圈的不良趨勢
對新領(lǐng)域進(jìn)行探索通常需要基于直覺，但這些直覺并沒有經(jīng)科學(xué)驗證形成正式定義。根據(jù)我們的發(fā)現(xiàn)，盡管這些直覺并沒有經(jīng)過科學(xué)審查，但一些研究人員還是會直接把它當(dāng)...
2018-07-14 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 2773 0
DeepMind提出了一種讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象推理的新方法
我們還沒有辦法讓機器學(xué)習(xí)智能體接觸到類似的“日常體驗”，這意味著我們無法輕易地衡量它們將知識從現(xiàn)實世界遷移到視覺推理測試的能力。盡管如此，我們?nèi)匀豢梢詣?chuàng)...
2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)DeepMind 4015 0
深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在超分辨率領(lǐng)域的9個模型
我們曾分享過的實時圖像識別只是其中一種應(yīng)用。我們還可以利用深度學(xué)習(xí)來做超分辨率。我們這次就分享一下用于超分辨率的深度學(xué)習(xí)基本框架，以及衍生出的各種網(wǎng)絡(luò)模...
2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.5萬 0
和分類、回歸方法相比，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的主要特性是輸入數(shù)據(jù)是未標(biāo)注過的（即沒有給定的標(biāo)簽或分類），算法在沒有任何鋪助的條件下學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。這帶來了兩點主...
2018-07-13 標(biāo)簽：聚類降維機器學(xué)習(xí) 1.5萬 0
人工智能如何處理數(shù)據(jù)？長期共存的方式大概有兩種
換個不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)陌自捳f法，深度學(xué)習(xí)的層層網(wǎng)絡(luò)可以從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)到有用的、高度抽象的特征，而最終目的是為了幫助分類層做出良好的預(yù)測。而深度學(xué)習(xí)為什么效果好？...
2018-07-12 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4474 0
虛線表示的是那些決策函數(shù)等于 1 或 -1 的點：它們平行，且到?jīng)Q策邊界的距離相等，形成一個間隔。訓(xùn)練線性 SVM 分類器意味著找到w值和b值使得這一個...
2018-07-12 標(biāo)簽：分類器機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4592 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(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8698 0
基于云的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)一再被誤用。這多半都可以輕松解決，當(dāng)然，基于云的機器學(xué)已得到了廣泛的使用。但你要用得巧妙，用得恰當(dāng)。
2018-07-11 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2728 0
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