摘要：本文科普了機(jī)器學(xué)習(xí)方面的知識(shí)，簡(jiǎn)單介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)可以做什么，以及如何做的。以下是譯文。 在過(guò)去的幾個(gè)月中，我與很多的決策者交流了有關(guān)人工智能特別是機(jī)器學(xué)習(xí)方面的問(wèn)題。其中有幾名高管
本節(jié)對(duì)5個(gè)開源深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行對(duì)比研究，主要側(cè)重于3個(gè)維度研究：硬件支持率、速度和準(zhǔn)確率、社區(qū)活躍性。他們分別是：TensorFlow、Caffe、Keras、Torch、DL4j 。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的基礎(chǔ)介紹見 ，這里主要以代碼實(shí)現(xiàn)為主。 CNN是一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層由多個(gè)二維平面組成，而每個(gè)平面由多個(gè)獨(dú)立神經(jīng)元組成。 以MNIST作為數(shù)據(jù)庫(kù)，仿照
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的基礎(chǔ)介紹見 ，這里主要以代碼實(shí)現(xiàn)為主。 CNN是一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層由多個(gè)二維平面組成，而每個(gè)平面由多個(gè)獨(dú)立神經(jīng)元組成。 以MNIST作為數(shù)據(jù)庫(kù)，仿照
最近打算系統(tǒng)學(xué)習(xí)下機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法，避免眼高手低，決定把常用的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法都實(shí)現(xiàn)一遍以便加深印象。本文為這系列博客的第一篇，關(guān)于決策樹(Decision Tree)的算法實(shí)現(xiàn)，文中我將對(duì)決
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或者計(jì)算模型。其實(shí)是一種與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)很像的一種算法。之前看過(guò)一些內(nèi)容始終云里霧里，這次決定寫一篇博客。弄懂這個(gè)基本原理，畢
本書節(jié)選自圖書，Python本身帶有許多機(jī)器學(xué)習(xí)的第三方庫(kù)，但本書在絕大多數(shù)情況下只會(huì)用到Numpy這個(gè)基礎(chǔ)的科學(xué)計(jì)算庫(kù)來(lái)進(jìn)行算法代碼的實(shí)現(xiàn)。這樣做的目的是希望讀者能夠從實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中更好地理解機(jī)
摘 要： 使用分段非線性逼近算法計(jì)算超越函數(shù)，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最為廣泛的Sigmoid函數(shù)為例，結(jié)合函數(shù)自身對(duì)稱的性質(zhì)及其導(dǎo)數(shù)不均勻的特點(diǎn)提出合理的分段方法，給出分段方式同逼近多項(xiàng)式階數(shù)對(duì)逼近結(jié)
傳統(tǒng)的零售業(yè)也不在適用如今，我們需要開發(fā)一種新型零售模式。如今，AI技術(shù)和ar技術(shù)已經(jīng)成為了產(chǎn)業(yè)的寵兒，引起了業(yè)界人士廣泛關(guān)注。有敏感的廠商就將AI技術(shù)和ar技術(shù)帶入了零售領(lǐng)域推動(dòng)了零售智能
在AWS上執(zhí)行大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)處理是一個(gè)廉價(jià)而且有效的學(xué)習(xí)和開發(fā)方式?；ㄉ倭康腻X就可以使用數(shù)十GB的內(nèi)存，數(shù)十個(gè)CPU，多個(gè)GPU，這是值得推薦的。 如果你是使用EC2或者Linux 命
上?，F(xiàn)在的轉(zhuǎn)型，土地、能耗各方面的空間都不大。AI（人工智能）恰恰是轉(zhuǎn)型過(guò)程當(dāng)中的一個(gè)巨大契機(jī)，是一個(gè)好的時(shí)代機(jī)遇。上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)主任陳鳴波在當(dāng)天的市政府新聞發(fā)布會(huì)上稱，目前中國(guó)各
自從AlexNet一舉奪得ILSVRC 2012 ImageNet圖像分類競(jìng)賽的冠軍后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的熱潮便席卷了整個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。CNN模型火速替代了傳統(tǒng)人工設(shè)計(jì)（hand-cra
本文主要對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)進(jìn)行了描述，主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、發(fā)展、特點(diǎn)、結(jié)構(gòu)、模型。 本文是個(gè)科普文，來(lái)自網(wǎng)絡(luò)資料的整理。 一、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
學(xué)習(xí) tensorflow，caffe 等深度學(xué)習(xí)框架前，需要先了解一些基礎(chǔ)概念。本文以筆記的形式記錄了一個(gè)零基礎(chǔ)的小白需要先了解的一些基礎(chǔ)概念。 人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
18713271819cxy
Robin2020
One大春
rosedays
Yoyo游春燕
niaide
liqinglong1023
Bobbyxzh
本站介紹 歡迎投稿 隱私聲明 廣告業(yè)務(wù) 網(wǎng)站地圖 聯(lián)系我們 誠(chéng)聘英才
21ic電子網(wǎng) 2000- 版權(quán)所有
