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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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計算就是計算，數學上都是一樣的，1+1用什么算都是2，CPU算神經網絡也是可以的，算出來的神經網絡放到實際應用中效果也很好，只不過速度會很慢罷了。
物理信息神經網絡 (PINN) 是一種神經網絡，它將微分方程描述的物理定律納入其損失函數中，以引導學習過程得出更符合基本物理定律的解。
分析軟件每開發出一個新功能需要大量投入。而Python作為編程語言，開發新工具相對容易，一個人開發一個庫的例子比比皆是。并且Python的使用熱度帶來了...
定義 1：（遷移學習）。給定一個基于數據 Dt 的學習任務 Tt，我們可以從 Ds 中獲取對任務 Ts 有用的知識。遷移學習旨在通過發現并轉換 Ds 和...
AI人工智能說(或寫)出正確的單詞并且是連貫的順序來傳達一個明確且清晰的意思，而且還能很容易被聽眾(或讀者)理解，對于一臺以完全不同于人腦的方式處理信息...
其他課程，可以有選擇的在直播平臺上買一到兩門課，從頭到尾跟著老師學習，直接聽上面的李飛飛課程可能很難直接跟上，有一兩門入門視頻課還是能加快學習速度的，另...
先前呢，我們在最受歡迎的十大機器學習算法-part1和最受歡迎的十大機器學習算法-part2兩篇文章中簡單介紹了十種機器學習算法，有的讀者反映看完還是云...
推薦系統是機器學習技術在企業中最成功和最廣泛的應用之一。你可以在許多用戶與項目交互的場景中應用推薦系統。
普渡大學研究團隊根據蜂鳥的身體構造和行為模式，制造了一款仿生蜂鳥機器人
其實蜂鳥機器人并非普渡大學首創，科學家對蜂鳥的研究由來已久。2011年，由美國國防部DARPA委托AeroVironment公司制造了一款蜂鳥機器人，但...
相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學習應用中...
文本分類是一種應用廣泛的算法，它是各種用于大規模處理文本數據的軟件系統的核心，常被用于幫助電子郵箱過濾垃圾郵件，幫助論壇機器人標記不當評論。
不論是學習概率統計還是機器學習的過程中，貝葉斯總是是繞不過去的一道坎，大部分人在學習的時候都是在強行地背公式和套用方法，沒有真正去理解其牛逼的思想內涵
計算機視覺是指為計算機賦予人類視覺這一技術目標，從而賦能裝配線檢查到駕駛輔助和機器人等應用。計算機缺乏像人類一樣憑直覺產生視覺和畫面的能力。我們必須給予...
回到sigmoid函數，我們發現，當g(z)≥0.5時, z≥0;對于hθ(x)=g(θTX)≥0.5, 則θTX≥0, 此時意味著預估y=1;反之，當...
一種新的高效神經架構搜索方法，解決了當前網絡變換方法的局限性
為了實現這點，上交大團隊在AAAI 2018大會上發表的工作EAS（“Efficient Architecture Search by Network ...
最近，ST的MEMS傳感器部門(MSD)決定擴展AlgoBuilder的功能，以便更接近當前的傳感器連接云端應用的需求和必要條件。該軟件增加了傳感器和云...
目前大數據已經成為了各家互聯網公司的核心資產和競爭力了，其實不僅是互聯網公司，包括傳統企業也擁有大量的數據，也想把這些數據發揮出作用。在這種環境下，大數...
基于條件概率分類的兩種模型算法：logistic回歸模型與最大熵模型。
由第一節我們知道，熵是描述事物不確定性的指標。我們將熵的這一性質應用在信號檢測領域，當信號包含了較強的隨機噪聲時或被噪聲完全掩蓋時，信號的隨機性大大的增...
從one-hot、word embedding、rnn、seq2seq、transformer一步步逼近bert
word embedding的一個基本思路就是，我們把一個詞映射到語義空間的一個點，把一個詞映射到低維的稠密空間，這樣的映射使得語義上比較相似的詞，他在...
一直以來，人工智能的應用存在著一個巨大的障礙：運行人工智能應用程序的算法十分冗雜，且過于依賴云計算和數據中心的高算力計算機，這使得它在智能手機和其他的“...
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