如何正確對SVM核函數(shù)的選擇提升向量機性能

在現(xiàn)實任務(wù)中，原始樣本空間中可能不存在這樣可以將樣本正確分為兩類的超平面，但是我們知道如果原始空間的維數(shù)是有限的，也就是說屬性數(shù)是有限的，則一定存在一個...

2017-12-22 標(biāo)簽：向量機核函數(shù)深度學(xué)習(xí) 1.1萬 0

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來的影響

在計算機視覺領(lǐng)域，大部分的問題都已經(jīng)開始使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行解決，也確實取得了廣泛的成功。在很多視覺任務(wù)中，如圖像識別、語義分割、目標(biāo)檢測與跟蹤、圖像檢...

2018-06-29 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4537 0

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會和人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣產(chǎn)生人的智能么？

首先，人腦不僅僅是個對電信號進(jìn)行處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。比如說神經(jīng)遞質(zhì)在神經(jīng)元之間擔(dān)當(dāng)了“信使”的作用，而其中的活動是化學(xué)過程。甚至人腦中的生物過程和物理過程都...

2018-06-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 6145 0

如何提取文本實體？深度學(xué)習(xí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先傳統(tǒng)算法

文本實體提取是自然語言處理（NLP）的主要任務(wù)之一。隨著近期深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域快速發(fā)展，我們可以將這些算法應(yīng)用到 NLP 任務(wù)中，并得到準(zhǔn)確率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法的結(jié)...

2018-07-13 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 6952 0

在深度學(xué)習(xí)中為什么要正則化輸入？

今天我們來講解一下為什么要正則化輸入（也叫標(biāo)準(zhǔn)化輸入）呢？

2017-11-22 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)正則化輸入 1.2萬 0

機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別在哪？看完就知道了

如果你經(jīng)常想讓自己弄清楚機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別，閱讀該文章，我將用通俗易懂的語言為你介紹他們之間的差別。

2017-11-09 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.5萬 0

深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)有什么差異你知道嗎？

如果你經(jīng)常想讓自己弄清楚機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別，閱讀該文章，我將用通俗易懂的語言為你介紹他們之間的差別。

2017-10-31 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.4萬 1

淺析深度學(xué)習(xí)的多體問題解決方案

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，我們也有一個新興的 N 體問題。許多更先進(jìn)的系統(tǒng)現(xiàn)在正在處理多代理系統(tǒng)的問題。每個代理都可能有與全局目標(biāo)合作或競爭的目標(biāo)（即目標(biāo)函數(shù)）。...

2017-10-30 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 1526 0

如何區(qū)分深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)最主要的區(qū)別在于隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加其性能也不斷增長。當(dāng)數(shù)據(jù)很少時，深度學(xué)習(xí)算法的性能并不好。這是因為深度學(xué)習(xí)算法需要大量的數(shù)據(jù)來...

2017-10-27 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2049 0

一文讀懂深度學(xué)習(xí)中的語音分離技術(shù)

由于語音分離已經(jīng)變成分類問題，所以語音分離也變得非常重要，已經(jīng)在信號處理領(lǐng)域被研究了幾十年，數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法在語音處理領(lǐng)域也得到了廣泛研究。

2017-10-27 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 2.4萬 0