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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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深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發現數據...
對于深度學習來說,其思想就是對堆疊多個層,也就是說這一層的輸出作為下一層的輸入。通過這種方式,就可以實現對輸入信息進行分級表達了。
DBNs在每一層中利用用于表示的無監督學習RBMs。Bengio et al paper 探討和對比了RBMs和auto-encoders(通過一個表示...
假設我們有一個系統S,它有n層(S1,…Sn),它的輸入是I,輸出是O,形象地表示為: I =》S1=》S2=》…。.=》Sn =》 O,如果輸出O等于...
有大量的報道稱,為機器學習設計的定制芯片將提供100倍于現有選擇的性能,但它們在要求嚴格的商業用途的實際測試中的功能尚未得到證實,數據中心是新技術最保守...
在過去的一年里,我們比較了近8800個開源的機器學習項目,并從中評選出了前30名(0.3%的機會入選)。
特征工程是不一個簡單的技能,它更像是復雜的藝術形式。 它包含了考慮數據集和域的過程,選擇對于模型最有用的特征,以及測試特征以優化選擇。 Scikit-l...
這些新設備有兩個主要市場。機器學習中的神經網絡將數據分為兩個主要階段:訓練和推理,并且在每個階段中使用不同的芯片。雖然神經網絡本身通常駐留在訓練階段的...
利用開發出的機器學習模型,檢測可以標識出抑郁的語音,單詞和語調
該模型可以分析單詞或說話風格的序列,并確定這些模式是否更容易在抑郁或抑郁的人身上表現出來,如果在新的案例中看到相同的序列模式,模型便可以根據訓練的結果預...
我們同樣根據向量的性質檢測這些重復主題。在我們的例子中,“Tech”向量的分量[50000, 30000, 5, 2]和“Technology”的[12...
這項工作是Harwath等人早期一項研究的擴展,他們當時研究將語音與相關主題的圖片相連接。在早期研究中,他們從Mechanical Turk平臺的分類數...
機器學習如今大獲成功的原因有哪些?如何才能取得進一步的突破?
大家都知道,這一輪的人工智能熱潮很大程度上是由于機器學習,特別是其中深度學習技術取得了巨大的成功??梢哉f今天每個人、每天都在談機器學習,機器學習已經無所...
自然語言處理(NLP)是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。隨著深度學習在圖...
Tensorflow 把神經網絡運算抽象成運算圖(Graph),一個運算圖中包含了大量的張量(Tensor)運算。而張量實際上就是 N 維數據的集合。神...
嗅覺系統中的神經元是對整個接收區域隨機采樣,并非針對某一特定區域。在類似視覺皮層的映射系統中,神經元所在的位置解釋了它所攜帶的信息。但是在嗅覺皮層中卻不...
TensorFlow發布了一個新的優化工具包,引入post-training模型量化技術
這些優化將確保將最終模型中精度降低的操作定義與使用fixed-point和floating-point數學混合的內核實現配對。這將以較低的精度快速執行最...
2018-10-04 標簽:機器學習TensorFlow 5732 0
如果你認為大數據僅僅是關于SQL語句查詢和海量的數據的話,那么別人也會理解你的,但是大數據真正的目的是通過對數據的推斷,從數據中獲取價值、從數據中發現有...
2018-10-05 標簽:機器學習 1836 0
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