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机器学习|卷积神经网络(CNN) 手写体识别 (MNIST)入门
深度学习
机器学习
人工智能
监督学习
强化学习
这篇文档可能还是会非常长,因为机器学习并不是纯软件开发,简单地调用库函数 API,需要有一定的理论支撑,如果完全不介绍理论部分,可能就不知道为什么模型要这样设计,模型出了问题应该怎样改善。
用户1737318
2019-10-14
1.3K
0
Yann LeCun高端私享会纪实:预测学习才是AI的未来
人工智能
自动化
监督学习
想必你也听说了,在一票难求的Yann LeCun清华演讲当天上午,LeCun本人现身中国科学院自动化研究所,参与了一个“限制级”的高端私享会。CSDN拿到一手音频及影像资料,以下为三条重要摘要。
用户1737318
2018-06-06
476
0
【CCAI 2016专访】今日头条李磊:研发不能只靠有监督学习 知识表示框架是未来AI核心
人工智能
监督学习
自动化
8月26日至27日,在中国科学技术协会、中国科学院的指导下,由中国人工智能学会发起主办、中科院自动化研究所与CSDN共同承办的2016中国人工智能大会(CCAI 2016)在北京辽宁大厦盛大召开,这也是本年度国内人工智能领域规模最大、规格最高的学术和技术盛会,对于我国人工智能领域的研究及应用发展有着极大的推进作用。大会由CSDN网站进行专题直播,并由百度开放云提供独家视频直播技术支持。 在本次大会的“机器学习的明天论坛”中,今日头条科学家、头条实验室总监李磊博士发表了题为《会思考的通用智能机器还有多远?》的
用户1737318
2018-06-06
897
0
应用深度学习时需要思考的问题
深度学习
编程算法
监督学习
神经网络
对于应用深度学习需要思考什么的问题,我们无法统一答复,因为答案会随着你要解决的问题的不同而不同。但是我们希望以下的问答将成为一个帮助你如何在初期选择深度学习算法和工具的清单。 我的问题是有监督类型还是无监督类型?如果是有监督类型的,是分类还是回归?有监督学习会有个“老师”, 它会通过训练数据集的形式,在输入和输出的数据之间建立相关性。例如,给图片设定标签,对于分类问题,输入的数据是原始像素,输出的将是图片中对应位置有设定标签的名字。对于回归问题,你需要训练一个神经网络来预测一组连续的数值例如基于建筑面积的房
用户1737318
2018-06-06
460
0
机器学习实战:模型评估和优化
机器学习
html
监督学习
原文:http://www.developer.com/mgmt/real-world-machine-learning-model-evaluation-and-optimization.html
用户1737318
2018-06-06
913
0
一文详解生成对抗网络(GAN)的原理,通俗易懂
编程算法
神经网络
机器学习
监督学习
无监督学习
作者 | 我i智能(ID:AInewworld) 来源 | 我i智能(CSDN博客) 前言 GAN网络是近两年深度学习领域的新秀,火的不行,本文旨在浅显理解传统GAN,分享学习心得。现有GAN网
用户1737318
2018-06-05
1.9K
0
何恺明等在图像识别任务上取得重大进展,这次用的是弱监督学习
图像识别
监督学习
人工智能
翻译 | Serene 编辑 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 2017 年 7 月,最后一届 ImageNet 挑战赛落幕。 为何对计算机视觉领域有着重要贡献的 ImageNet 挑战赛,会在 8 年后宣告终结? 毕竟计算机系统在图像识别等任务上的准确率已经超过人类水平,每年一次突破性进展的时代也已经过去。 近日,FAIR(Facebook AI Research) 的 Ross Girshick 、何恺明等大神联手,在 ImageNet-1k 图像分类数据集上取得
用户1737318
2018-06-05
666
0
集成学习:机器学习兵器谱的“屠龙刀”
机器学习
编程算法
监督学习
数据挖掘
【编者按】目前机器学习领域诞生的多种算法并不见得都有很好的实战效果。本文作者认为,集成学习是一种立竿见影、从不过时的方法,堪称机器学习兵器谱上排名第一的“屠龙刀”。作者在文章中介绍了集成学习的概念和发展,它有RF和GBDT两大杀器,着重讲解了嫁接法、集成半监督学习等最新进展,以及集成学习成功的关键。以下为正文内容: 机器学习是一个大武林,这里面江湖人士颇多,“发明”出来的算法兵器也是五花八门,浩瀚如海,足够你数上三天两夜了。然而,这些兵器行走江湖能用的不多,真正无敌的更是屈指可数,或许只有屠龙刀倚天剑
用户1737318
2018-06-05
335
0
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【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
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