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AI人工智能

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AI的张量世界,直面维度灾难
16并不是一个很大的数字。那么,在64个时钟周期内,计算一个卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN),使其能够从16个输入通道、3*3张量卷积中生成具有16*16张瓦片图(tile)的16个输出通道,将需要多少MAC(Multiply-Accumulate Unit,乘加器)呢?
商业新知
2019-08-05
9460
知识图谱与机器学习
如果你在网上搜索机器学习,你会找到大约20500万个结果。确实是这样,但是要找到适合每个用例的描述或定义并不容易,然而会有一些非常棒的描述或定义。在这里,我将提出机器学习的另一种定义,重点介绍一种新的范式—— Data Fabric
商业新知
2019-08-02
1.7K0
实现深度神经网络只需60行代码
采用的数据集是sklearn中的breast cancer数据集,30维特征,569个样本。训练前进行MinMax标准化缩放至[0,1]区间。按照75/25比例划分成训练集和验证集。
商业新知
2019-07-26
6120
人工智能VS机器学习
从广义上讲,人工智能涉及机器做一些只有人才能做到的事情。也就是说,计算机科学家不同意几年前的某些计算能力是否可以构成人工智能。如今,许多这些功能可能仅仅只被称为软件。
商业新知
2019-07-24
8240
NLP神经网络技术发展方向
导读: 这篇文章中作者尝试将 15 年的自然语言处理技术发展史浓缩为 8 个高度相关的里程碑事件,不过它有些偏向于选择与当前比较流行的神经网络技术相关的方向。我们需要关注的是,本文中介绍的许多神经网络模型都建立在同时代的非神经网络技术之上。在文章的最后,作者强调了这些有影响力的技术成果,它们为以后的 NLP 方法发展奠定了基础。
商业新知
2019-07-22
6120
深度神经网络的泛化间隙
深度神经网络(DNN)如今已经无处不在,从下围棋到打星际,DNN已经渗透到图像识别、图像分割、机器翻译等各种领域,并且总是表现惊艳。
商业新知
2019-07-18
9040
从简单的函数Y = X开始,创建一个完整的人工神经网络
在某些时候,你也许曾问过自己,人工神经网络的参数的来源是什么?权重的目的是什么?如果不用偏差(bias)会怎样?
商业新知
2019-07-16
7170
用深度学习模型实现自动补全Python代码 (开源)
在机器学习的时代,AI智能补全代码早已不是梦想,各种IDE和插件都在努力帮助程序猿减少击键次数,延长键盘寿命(雾。
商业新知
2019-07-10
2.6K0
总结神经网络架构搜索(NAS算法)
我们大多数人可能都知道ResNet的成功,它是2015年ILSVRC图像分类、检测和定位的大赢家,也是2015年MS COCO检测和分割的大赢家。它是一个巨大的体系结构,到处都有跳跃连接。当我使用这个
商业新知
2019-07-09
3K0
揭开神经网络的神秘面纱
未经训练的神经网络模型很像新生儿: 他们被创造出来的时候对世界一无所知(如果考虑到认识论理论的话),而且只有通过接触这个世界,也就是后天的知识,才会慢慢提高它们的认知程度。算法通过数据体验世界——我们试图通过在相关数据集上训练神经网络,来提高其认知程度。衡量进度的方法是通过监测网络产生的误差。
商业新知
2019-07-08
4420
用神经网络透明原则来揭示其“黑盒知识”
神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务,很多人都对此表示惊叹。例如,著名的手写体数字识别教程很容易执行,但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下,仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。
商业新知
2019-07-04
6750
神经网络架构搜索(NAS)
我们大多数人可能都知道ResNet的成功,它是2015年ILSVRC图像分类、检测和定位的大赢家,也是2015年MS COCO检测和分割的大赢家。它是一个巨大的体系结构,到处都有跳跃连接。当我使用这个
商业新知
2019-07-02
1.6K0
最优的卷积神经网络架构设计
虽然,深度学习在近几年发展迅速。 但是,关于如何才能设计出最优的卷积神经网络架构这个问题仍在处于探索阶段。
商业新知
2019-07-02
7350
机器学习算法中的向量机算法(Python代码)
掌握机器学习算法并不是一个不可能完成的事情。大多数的初学者都是从学习回归开始的。是因为回归易于学习和使用,但这能够解决我们全部的问题吗?当然不行!因为,你要学习的机器学习算法不仅仅只有回归!
商业新知
2019-06-28
1.5K0
一文让你彻底明白BP算法的原理和计算过程
反向传播算法(Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明,来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。
商业新知
2019-06-25
12.9K0
解锁机器学习的十种方法
不论是在科研中还是在工业领域,机器学习都是个热门话题,新的机器学习方法也层出不穷。机器学习发展迅速又很复杂。对初学者而言,紧跟其发展无疑十分困难,即便是对专家们来说也非易事。
商业新知
2019-06-20
6000
机器学习会取代数学建模吗?
来源商业新知网,原标题:机器学习会取代数学建模吗?让我们假设一个微积分落后但深度学习发达的文明社会……
商业新知
2019-06-12
1.3K0
机器学习中的微积分和概率统计
中国教科书中通常首先学习导数,例如中学时期的切线方程,函数单调性,零值点和极值点个数等等,而直到大学时期才引入微分的概念,导致大多数人通常并不了解微分和导数之间的关系。
商业新知
2019-05-21
1.1K0
一文读懂自动编码器
变分自动编码器(VAE)可以说是最实用的自动编码器,但是在讨论VAE之前,还必须了解一下用于数据压缩或去噪的传统自动编码器。
商业新知
2019-05-21
8560
深度学习中的“人体姿势估计”全指南
来源商业新知网,原标题:从DeepNet到HRNet,这有一份深度学习“人体姿势估计”全指南
商业新知
2019-05-08
2.6K0
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