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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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Rodney Brooks:新技術從開發到應用需要的時間比我們預期的更久
制造電動汽車和可重復使用的火箭是一件相對容易的事情;而飛行汽車,或Hyperloop超級高鐵系統(或類似的地下交通網絡)是一件難事。
2018-02-09 標簽:人工智能機器學習Rodney Brooks 4497 0
介紹腦機接口在應用系統實現取得的成果以及目前進展和未來發展趨勢
腦機接口(brain-computer interface,BCI)通過解碼人類思維活動過程中的腦神經活動信息,構建大腦與外部世界的直接信息傳輸通路,在...
深度學習、機器學習、神經網絡,它們之間到底是什么樣的關系呢?
所以人工智能已經是有60多年歷史的一個領域。為什么最近幾年人工智能才逐漸進入大眾視野呢?其實,這幾年的人工智能浪潮已經是人工智能的第三次熱度高漲,并遠遠...
近日,kdnuggets做了一個關于數據科學、機器學習語言使用情況的問卷調查,他們分析了954個回答,得出結論——Python已經打敗R語言,成為分析、...
機器學習算法能改進安全解決方案,幫助人類分析師更快地分類威脅和修補漏洞。但同時,黑客也能利用機器學習發起更大更復雜的攻擊。
從方向導數這個角度來解析梯度的負方向為什么是局部下降最快的方向
剛接觸梯度下降這個概念的時候,是在學習機器學習算法的時候,很多訓練算法用的就是梯度下降,然后資料和老師們也說朝著梯度的反方向變動,函數值下降最快,但是究...
介紹Python 3 的功能 讓人輕松地從Python 2遷移到Python 3
為了使初學者能夠輕松地從 Python 2 向 Python 3 實現遷移,我收集了一些 Python 3 的功能,希望對大家有所幫助。
DeepMind提出了可微分歸納邏輯編程方法?ILP并進行解讀
這種區別對我們來說很有意思,因為這兩類思維對應著兩種不同的機器學習方法:深度學習和符號程序合成(symbolic program synthesis)。
隨著眾多工業企業開始應用和實施物聯網,物聯網有7大趨勢正在形成
歷經火熱的概念階段,2018年,物聯網技術將進入更加理性的廣泛應用階段。對于在2017年已經應用了物聯網技術的企業,將搶先一步收割2018年物聯網市場增...
微型控制器(或稱MCU)是包含一個可能只有幾千字節內存的小型CPU封裝,可以嵌入消費者、醫療、汽車和工業設備中。它們的設計目的是使用極少的能量,且非常便...
TensorFlow是谷歌的第二代開源的人工智能學習系統,是用來實現神經網絡的內置框架學習軟件庫。目前,TensorFlow機器學習已經成為了一個研究熱...
2018-04-04 標簽:人工智能機器學習tensorflow 7256 0
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