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標簽 > 深度學習
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那么,我們先將紅色轉換為對應的hsv,然后保留原始黑色頭發的V,紅色頭發的hs,重新組合新的hsV,在轉換為RGB顏色空間,即為頭發換色之后的效果(hs...
機器學習使計算機能夠處理迄今為止僅由人執行的任務。從駕駛汽車到翻譯語言,機器學習正在推動人工智能爆炸式的增長,幫助軟件理解混亂而不可預知的真實世界。 但...
TensorFlow.js 的基本構建塊及其操作,如何創建一些復雜的模型
在這里,我們將學習如何解決優化問題。給定函數 f(x),基于 x = a 評估最小化 f(x)。為此,我們需要一個優化器。優化器是一種通過漸變來最小化函...
2018-08-01 標簽:神經網絡深度學習TensorFlow 3573 0
初創公司將AI技術用于畜牧業,更好的幫助農場管理動物們的生長
荷蘭的一家公司Connecterra從不同的角度來切入奶牛的健康管理。他們用類似Fitbit手環的傳感器檢測牛每天的進食過程,血壓和營養,并上傳到云服務...
Softmax如何把CNN的輸出轉變成概率?交叉熵如何為優化過程提供度量?
這篇小文將告訴你:Softmax是如何把CNN的輸出轉變成概率,以及交叉熵是如何為優化過程提供度量,為了讓讀者能夠深入理解,我們將會用python一一實現他們。
一種深度學習模型,根據電影預告片來預測哪些觀眾最有可能看這部電影
我們對每部電影都從他的預告片中創建一個視頻向量。然后一個多層感知器(MLP)經過訓練后可以將視頻向量映射到新的嵌入空間。該空間中既有電影也有用戶,其中的...
訓練一個分類器: 這步可以說是很核心的一步,分類器的效果好壞決定了我們最終應用的效果,深度學習之所以效果要超過傳統的機器學習在部分領域上比如計算機視覺,...
和通常的前饋神經網絡不同的是,受限玻爾茲曼機可以通過可見層的狀態預測對應隱含層的狀態,相反亦可以由隱含層預測可見層對應單元的狀態。同時,它與玻爾茲曼機不...
2018年1月,谷歌云宣布將AutoML最為機器學習產品的一部分。目前,AutoML中有一個公開可用的產品——AutoML Vision,這是一款可識別...
當我們解決任何機器學習問題時,我們面臨的最大問題之一是訓練數據不平衡。不平衡數據的問題在于學術界對于相同的定義、含義和可能的解決方案存在分歧。我們將嘗試...
隨著大數據和深度學習得到越來越多應用,對于底層硬件和芯片也提出了新的要求。與傳統的處理器強調“處理能力”不同,大數據和深度學習應用強調的往往是“算力”以...
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