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標簽 > 算法
算法(Algorithm)是指解題方案的準確而完整的描述,是一系列解決問題的清晰指令,算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機制。也就是說,能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入,在有限時間內(nèi)獲得所要求的輸出。
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反向傳播算法(BP算法)是目前用來訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最常用且最有效的算法。作為谷歌機器學習速成課程的配套材料,谷歌推出一個演示網(wǎng)站,直觀地介紹了反向傳...
2018-07-02 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 1.0萬 0
“我們從大腦掃描中獲得的信息可以用來解釋大約20%我們在受試者身上觀察到的智商差異,”Dubois說。 “這個表現(xiàn)非常好,但是我們的結(jié)果仍然比不上韋氏成...
一種適用于北斗MEO/IGSO衛(wèi)星的弱信號捕獲算法
常規(guī)的捕獲算法中是以C/A碼作為本地碼與衛(wèi)星信號進行匹配,北斗衛(wèi)星C/A碼的長度為1 ms,由于NH調(diào)制的存在,因此每次相干積分的時間只能為1 ms。...
我是通過JavaFXpert面向Java開發(fā)者介紹機器學習的報告上發(fā)現(xiàn)這個可視化工具的。即使你不是Java開發(fā)者,我也推薦你觀看JavaFXpert的這...
乘除法很消耗CPU資源,查看匯編代碼會發(fā)現(xiàn),一個乘除法運算會編譯出10幾甚至幾10行代碼。如果是乘以或除以2的n次方,可以用>來實現(xiàn),這種移位運算在編譯...
把上面這個句子再讀三四遍,你覺得它行得通嗎?如果我們事先已經(jīng)知道拉下這個拉桿的最大收益是多少,那出于貪婪的目的,我們肯定每次都會選最好的動作,然后使最終...
通過上一篇文章[人工智能之循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)] 介紹,我們知道,RNN是一類功能強大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,RNN一個重要的優(yōu)點在于,其能夠在輸入和輸出...
CART算法由Breiman等人在 1984 年提出,它采用與傳統(tǒng)統(tǒng)計學完全不同的方式構(gòu)建預測準則,它是以二叉樹的形式給出,易于理解、使用和解釋。由CA...
Apriori算法是經(jīng)典的挖掘頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法,也是十大經(jīng)典機器學習算法之一。 Agrawal和Srikant兩位博士在1994年提出...
Q Learning算法是由Watkins于1989年在其博士論文中提出,是強化學習發(fā)展的里程碑,也是目前應(yīng)用最為廣泛的強化學習算法。
人工智能之機器學習主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下TD Learning算法。TD Learning時序差分學習結(jié)合了動...
人工智能機器學習有關(guān)算法內(nèi)容,人工智能之機器學習主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下PCA算法。 PCA(主成分分析)是十...
一種新型的強化學習算法,能夠教導算法如何在沒有人類協(xié)助的情況下解開魔方
McAleer和他的團隊稱這個過程為“一種新型的強化學習算法,能夠教導算法如何在沒有人類協(xié)助的情況下解開魔方?!?他們聲稱,這種學習算法可以在30步內(nèi)解...
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么學習的呢?
別看神經(jīng)元細胞很簡單,但如果神經(jīng)元的數(shù)量很多,它們彼此之間的連接恰到好處,變成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),就可以從簡單中演生出復雜的智能來。例如,人類的大腦中含有1千億個...
2018-06-21 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 9957 0
基于膚色與人臉運動相結(jié)合的自動表情,對其識別算法進行了研究
遺傳算法的主要思想是達爾文生物進化論,通過對自然中生物進化過程的模擬,進行最優(yōu)值的迭代搜索,目前常用的GA算法就是簡單遺傳算法,即SGA。遺傳算法是指...
機器學習和數(shù)據(jù)科學的專家Emmanuel Ameisen分享了自己對深度學習的理解,用簡明扼要的方式為大家講述了深度學習的基本概念。
講解將知識圖譜特征學習引入到推薦系統(tǒng)的各種思路與實現(xiàn)方法
需要注意的是,為了更準確地刻畫實體,我們額外地使用一個實體的上下文實體特征(contextual entity embeddings)。一個實體e的上下...
2018-06-11 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法知識圖譜 9111 0
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