Markov的各種預(yù)測模型的原理與優(yōu)缺點介紹

建立有效的用戶瀏覽預(yù)測模型，對用戶的瀏覽做出準確的預(yù)測，是導(dǎo)航工具實現(xiàn)對用戶瀏覽提供有效幫助的關(guān)鍵。

2018-11-06 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瀏覽器網(wǎng)頁 2.8萬 0

Inception V2/V3/V4的發(fā)展歷程以及它們的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和亮點

在機器學(xué)習(xí)中，我們通常會做一種假設(shè)：訓(xùn)練樣本獨立同分布(iid)且訓(xùn)練樣本與測試樣本分布一致，如果真實數(shù)據(jù)符合這個假設(shè)則模型效果可能會不錯，反之亦然，這...

2018-06-21 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 2.8萬 0

什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？學(xué)習(xí)人工智能必會的八大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盤點

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一套特定的算法，是機器學(xué)習(xí)中的一類模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身就是一般泛函數(shù)的逼近，它能夠理解大腦是如何工作，能夠了解受神經(jīng)元和自適應(yīng)連接啟發(fā)的并行計算...

2018-02-11 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機器學(xué)習(xí) 2.6萬 0

幾種常見的用于回歸問題的機器學(xué)習(xí)算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含了許多互相連接的節(jié)點，稱為神經(jīng)元。輸入的特征變量經(jīng)過這些神經(jīng)元后變成多變量的線性組合，與各個特征變量相乘的值稱為權(quán)重。之后在這一線性結(jié)合上應(yīng)...

2018-08-22 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 2.6萬 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中避免過擬合5種方法介紹

丟棄法是一種避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合的正則化技術(shù)。像L1和L2這樣的正則化技術(shù)通過修改代價函數(shù)來減少過擬合。而丟棄法修改神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身。

2020-02-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 2.5萬 0

一文讓你徹底了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。 它包括卷積層和池化層。

2018-04-24 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 2.4萬 0

全面闡述GNN及其方法和應(yīng)用,深度學(xué)習(xí)的最大軟肋是什么？

在內(nèi)容上，模型方面，本文從GNN原始模型的構(gòu)建方式與存在的問題出發(fā)，介紹了對其進行不同改進的GNN變體，包括如何處理不同的圖的類型、如何進行高效的信息傳...

2018-12-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 2.4萬 0

一文詳解Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

Transformer模型在強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用主要是應(yīng)用于策略學(xué)習(xí)和值函數(shù)近似。強化學(xué)習(xí)是指讓機器在與環(huán)境互動的過程中，通過試錯來學(xué)習(xí)最優(yōu)的行為策略。

2024-02-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AITransformer 2.3萬 0

科普主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及應(yīng)用場景

深度學(xué)習(xí)大熱以后各種模型層出不窮，很多朋友都在問到底什么是DNN、CNN和RNN，這么多個網(wǎng)絡(luò)到底有什么不同，作用各是什么？在本文我也想介紹一下主流的神...

2018-12-01 標簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.3萬 0

從AlexNet到ResNet的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進步

自從2012年AlexNet在競賽中成功“超神”后，參加ILSVRC 2013的CNN模型數(shù)量大幅提升，其中紐約大學(xué)的Matthew Zeiler和Ro...

2018-06-30 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺深度學(xué)習(xí) 2.3萬 0

何為多傳感器融合算法？常用的融合算法包括哪些

因為多傳感器的使用會產(chǎn)生大量需要處理的數(shù)據(jù)，因此通常通過融合算法來對數(shù)據(jù)進行優(yōu)化。不同傳感器采集到的信息可能相互之間可能會不同甚至是有矛盾，使用融合算法...

2022-03-30 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多傳感器融合算法 2.3萬 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練步驟和部署方法

網(wǎng)絡(luò)模型一旦選定，三要素中結(jié)構(gòu)和算法就確定了，接下來要對權(quán)值進行調(diào)整。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將一組訓(xùn)練集（training set）送入網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實際輸出與期...

2018-04-28 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.3萬 0

自適應(yīng)均衡器的LMS和RLS兩種算法的特性與仿真分析

自適應(yīng)均衡屬于自適應(yīng)信號處理的應(yīng)用范疇，各種各樣的自適應(yīng)均衡算法如迫零（ZF）算法、最小均方（LMS）算法、遞歸最小二乘（RLS）算法、變換域均衡算法、...

2018-12-30 標簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真 2.3萬 0

對五種改善EMD端點效應(yīng)的方法進行分析

國內(nèi)外很多研究者對改進EMD端點效應(yīng)問題進行了研究。目前，常用的EMD 端點效應(yīng)處理方法有鏡像法、極值延拓法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、多項式外延方法、平行延拓法、...

2018-09-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號處理emd 2.2萬 0