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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(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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深度學習和機器學習的定義和優(yōu)缺點 深度學習和機器學習的區(qū)別
深度學習和機器學習是機器學習領域中兩個重要的概念，都是人工智能領域非常熱門的技術。兩者的關系十分密切，然而又存在一定的區(qū)別。下面從定義、優(yōu)缺點和區(qū)別...
Dave Smith使用Excel電子表格深入淺出地講解了SVD++的原理
我們將創(chuàng)建的SVD++模型（奇異值分解逼近）和Simon Funk的博客文章Netflix Update: Try This at Home中提到差不多...
對抗輸入（Adversarial inputs）：這是經過精心設計過的輸入，其目的就是為了迷惑分類器以逃過檢測。對抗輸入包括逃避殺毒軟件的惡意文件以及躲...
機器學習使用的每一個算法都基于特定的任務進行優(yōu)化，無法覆蓋真實情況下每一個細微的差別。理解算法的能力和局限將會幫助你把握住用戶體驗中存在的差距，并且通過...
2018-03-16 標簽：機器學習 5997 0
對比ASPICE 3.1，ASPICE 4.0都有哪些變化呢？
在汽車行業(yè)的波瀾壯闊中，ASPICE（Automotive Software Process Improvement and Capability dE...
Google Assistant的新功能——Duplex雙工技術
利用 Duplex 雙工技術，谷歌的智能助理能用非常類似人聲的角色完成真實世界的任務。在 demo 中，谷歌 CEO Pichai 告訴聽眾，“你將要聽...
在機器學習中，有一種叫做「沒有免費的午餐」的定理。簡而言之，它指出沒有任何一種算法對所有問題都有效，在監(jiān)督學習(即預測建模)中尤其如此。
光功率預測系統(tǒng)一般包括了數據監(jiān)測、功率預測、軟件平臺展示三個部分。監(jiān)測是預測的基礎，數據監(jiān)測包括對氣象信息的監(jiān)測和對光伏電站運行狀況的監(jiān)測。
GAN 可以將任意的分布作為輸入，這里的 Z 就是輸入，在實驗中我們多取Z～N(0,1)，也多取 [?1,1] 的均勻分布作為輸入。生成器 G 的參數為...
支持向量機結合了感知機和logistic回歸分類思想，假設訓練樣本點(xi,yi)到超平面H的幾何間隔為γ(γ>0)，由上節(jié)定義可知，幾何間隔是點到超平...
豪威科技和Jungo合作開發(fā)的評估套件 使人更容易開發(fā)駕乘人員監(jiān)控系統(tǒng)
近日，行業(yè)領先的數字圖像解決方案開發(fā)商豪威科技公司（OmniVision Technologies）宣布推出一款和Jungo Connectivity合...
2018-01-10 標簽：傳感器監(jiān)控系統(tǒng)計算機視覺 5924 0
深入探討深度學習，尤其是非常擅長與理解圖像的深度卷積神經網絡
激活函數的使用不會改變我們這個簡單的紅綠燈模型的結果(除了閾值需要是0.5而不是0)，但激活函數的非線性對于使神經網絡能夠建模更復雜的函數是必不可少的。...
小裂紋的擴展是導致結構部件進入疲勞期的主要因素。盡管人們對此有很大的興趣，但就裂縫擴展的方向和速度而言，小裂縫的生長指標尚未確定。
用戶需要始終開啟運動跟蹤和更長電池續(xù)航時間，這為健身設備和其他小型可穿戴設備的開發(fā)人員帶來了似乎無法克服的沖突。盡管很多高級傳感器都能提供一定水平的獨立...
到底什么是神經架構搜索？這是讓機器學習普及的關鍵嗎？這篇文章將重點解決這一問題。而在下篇文章中，我們會詳細了解谷歌的AutoML。神經架構搜索是Auto...
一種廣泛采用的處理高度不平衡數據集的技術稱為重采樣。它包括從多數類（欠采樣）中刪除樣本或向少數類（過采樣）中添加更多示例。
為了發(fā)現這些特點，科學家們通常會在圖像的隱藏層中尋找線索。當圖像經過這些編輯時，它們會留下數字化痕跡，例如圖像傳感器產生的顏色和亮度的不一致性（也被稱為...
傳感器助力醫(yī)療技術掀起儀器診斷變革 可實現居家實時檢測
微型技術，特別是小型可穿戴檢測設備，正在使醫(yī)療場所外的檢測成為現實。例如，需要做心電圖的患者不用再去醫(yī)療機構就診，戴上Holter監(jiān)護儀就可以在他們的日...
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