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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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在FFmpeg社區的幫助下，我們將VMAF模型打包到一個名為libvmaf的C代碼庫中。該庫提供了一個接口，可將VMAF指標計算過程添加到自己的C / ...
AttnGAN可以生成任意圖像，從普通的田園風光到抽象的場景
更具體地說，除了將自然語言描述編碼到全局句子向量中，句中的每個單詞同樣有對應的向量。在第一階段，生成網絡利用全局句子向量生成一個低分辨率的圖像。接著，它...
機器學習模型的最簡單方法之一將TensorFlow Serving與Docker結合起來
TensorFlow Serving 已發布的 Docker 鏡像旨在竭盡所能來使用 CPU 架構，因此省略了一些優化以最大限度地提高兼容性。如果您沒有...
2018-11-06 標簽：機器學習TensorFlow 9985 0
線性回歸是最簡單的機器學習模型之一。它通常不僅是學習數據科學的起點，也是構建快速簡單的最小可行產品（ MVP ）的起點，然后作為更復雜算法的基準。
機器學習算法可幫助公司企業更快速檢測惡意活動，并在攻擊開始前就予以阻止。英國初創公司Darktrace于2013年成立，其基于機器學習的企業免疫解決方案...
2018-12-05 標簽：機器學習 9937 0
AI 模型構建的過程 模型構建主要包括 5 個階段，分別為模型設計、特征工程、模型訓練、模型驗證、模型融合。
Static vs. Non-static Representations: 在大部分的語料上，CNN-non-static都優于CNN-static，...
回歸不是單一的有監督學習技術，而是許多技術所屬的整個類別。回歸的目的是預測數值型的目標值，如預測商品價格、未來幾天的PM2．5等。最直接的辦法是依據輸入...
自然語言處理對于許多機器學習方法來說是一個常用的概念，它使得計算機理解并使用人所讀或所寫的語言來執行操作成為了可能。
首次使用 PoseNet 時，發現它可通過簡單的 web API 獲取，這讓我們無比激動。突然間，我們就可以在 Javascript 中輕松迅速地開展姿...
網絡釣魚是今天最常見的攻擊媒介，而且非常成功。這種攻擊利用了個人對通信工具的熟悉，如社交媒體和電子郵件，通過附件或鏈接向不知情的收件人發送惡意內容。這種...
利用Renesas的RZ/V2系列MPU加速視覺識別系統設計
邊緣視覺識別正成為許多產品的一個越來越關鍵的特性，機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 的應用范圍不斷擴大。開發人員面臨的問題在于，ML/AI 賦能...
量子計算機可以加速解決傳統計算機無法處理的復雜問題，如化學模擬、大規模優化、機器學習、數據挖掘等領域。
數據增強廣泛是機器學習中常用的數據處理手段，不同的數據集通常會利用針對性的數據處理手段來處理。例如MNIST大多使用尺度、旋轉和平移的操作，也有加入顏色...
輸入提供者只需在一開始傳輸他們的（加密）訓練數據；在此之后所有的計算只涉及兩個服務器，這意味著事實上輸入提供者使用手機之類的設備是可行的。訓練之后，模型...
一種用機器學習進行3D實時渲染的新方法:用paGAN實現3D實時渲染
下圖的左側是FXGuide編輯Mike Seymour用iPhone拍攝的源視頻，右側是實時渲染CGI。可以發現，Pinscreen的成果確實可以在同一...
本項目探討如何將機器學習（Machine learning）應用到物聯網（IoT，Internet of Things）中。我們將使用 Android ...
2018-05-23 標簽：機器學習IOTtensorflow 9387 1
一般而言，人工智能產業鏈可以分為基礎層、技術層和應用層。當前中國還處于行業應用層起步到快速發展的階段，應用層的投資機會和投入回報率遠高于技術層和基礎設施...
以XGB做原生特征篩選，在原生特征中丟棄后不影響分數甚至漲分的特征有：Time，RentRoom(漲幅明顯)，RoomDir，Livingroom，Re...
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