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AI(4):线之行列式

或者说,在n维欧几里得空间中,行列式描述的是一个线变换对“体积”所造成的影响。无论是在线、多项式理论,还是在微积分学中(比如说换元积分法中),行列式作为基本的具,都有着重要的应用。 行列式的特可以被概括为一个交替多线形式,这个本质使得行列式在欧几里德空间中可以成为描述“体积”的函。一个n阶方块矩阵A的行列式可直观地定义如下:其中,Sn是集合{ 1, 2, ... 表示一个维空间到维空间的线变换。那么什么是线变换呢?无非是一个压缩或拉伸啊。假想原来空间中有一个维的立方体(随便什么形状),其中立方体内的每一个点都经过这个线变换,变成维空间中的一个新立方体。 3,行列式是一个对不对?这个其实就是,结束了。就这么简单?没错,就这么简单。所以说:行列式的本质就是一句话:行列式就是线变换的放大率! 翻译成线的表达就是:这还不够!我来解锁新的体验哈~行列式其实就是线变换的放大率,所以你理解了:那么很自然,你很轻松就理解了:,因为同时你也必须很快理解了因为再自然不过了啊,试想是什么意思呢?

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AI(5):线之矩阵、线空间

在前面的篇幅中,我们简单的介绍过矩阵的定义,按照原计划本来,今天准备写特征分解以及奇异值分解,但是发现这其中涉及到比较多的矩阵相关的知识,所以在讨论这些问题之前,我们先来学习一下矩阵以及线空间、线变换等矩阵的知识 在学中,矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复或实集合,详细的定义可以参考AI(2):线之标量、向量、矩阵、张量。 减法乘矩阵的乘满足以下运算律:矩阵的加减法和矩阵的乘合称矩阵的线运算 。转置把矩阵A的行和列互相交换所产生的矩阵称为A的转置矩阵 ,这一过程称为矩阵的转置? 2 线空间线空间又称为向量空间。假设是两个长度不等的相交的向量(不在一条直线),则整个二维平面上的点,显然都可以通过的方式来表示。用学的语言:就是所张成的线空间。 如果在一条直线上,则那么就只张成一维空间。如果都是原点,那么就只张成零维空间了,也就是点。直观上可以理解为给元素装配了加法和乘的非空集合。

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    AI(3):线之向量和矩阵的范

    1定义我们都知道,函与几何图形往往是有对应的关系,这个很好想象,特别是在三维以下的空间内,函是几何图像的学概括,而几何图像是函的高度形象化,比如一个函对应几何空间上若干点组成的图形。 为了更好的在学上表达这种映射关系,(这里特指线关系)于是就引进了矩阵。这里的矩阵就是表征上述空间映射的线关系。 向量和矩阵范 是对向量和矩阵的一种度量,实际上是二维和三维 向量长度概念的一种推广.域:的集合,对加法和乘法封闭 (有理、实、复域)线空间:可简化为向量的集合,对向量的加法和量乘 0-范:0范表示向量中非零元素的个(即为其稀疏度),因其不再满足三角不等,严格的说此时p已不算是范了,但很多仍然称之为L0范。 3矩阵的范矩阵的范( matrix norms )1-范:, 列和范,即所有矩阵列向量绝对值之和的最大值,matlab调用函norm(A, 1)。

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    中的线:如何理解并更好地应用它

    作者:Oleksii Kharkovyna编译:高璇、蛋酱本文转自:机器之心线是 AI 专家必须掌握的知识,这已不再是个秘密。如果不掌握应用学这个领域,你永远就只是「门外汉」。 给初学者的解释:线的本质第一次接触线,通常会觉得线长这样:?看起来就让头大?你的脑海随即会浮现出两个问题:它们都是从哪儿来的?为什么需要这些运算?让我们做个简单的练习。 因此,线是一套非常通用的思想和具,可以应用于各个领域。但是「天下没有免费的午餐」,通用价是:某些定义和定理有着毫无必要的复杂度。不过事实并非如此:实际上,许多抽象目的是简化而非复杂化。 如果你只想把和机器学习的具当作一个黑匣子,那么你只需要足够的学计算就可以确定你的问题是否符合模型使用。如果你想提出新想法,线则是你必须要学习的东西。 克莱默(Cramer)、高斯(Gauss)、皮亚诺(Peano)等等许多肯定从中发现了乐趣(他们首先取悦了自己),所以学习线怎么会感到无聊呢?

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    中的线:如何理解并更好地应用它

    如果不掌握应用学这个领域,你永远就只是「门外汉」。当然,学习线道阻且长。学,尤其是线常与枯燥、复杂和毫无意义的事物联系起来。不过你还可以另辟蹊径。 给初学者的解释:线的本质第一次接触线,通常会觉得线长这样:?看起来就让头大?你的脑海随即会浮现出两个问题:它们都是从哪儿来的?为什么需要这些运算?让我们做个简单的练习。 因此,线是一套非常通用的思想和具,可以应用于各个领域。但是「天下没有免费的午餐」,通用价是:某些定义和定理有着毫无必要的复杂度。不过事实并非如此:实际上,许多抽象目的是简化而非复杂化。 如果你只想把和机器学习的具当作一个黑匣子,那么你只需要足够的学计算就可以确定你的问题是否符合模型使用。如果你想提出新想法,线则是你必须要学习的东西。 克莱默(Cramer)、高斯(Gauss)、皮亚诺(Peano)等等许多肯定从中发现了乐趣(他们首先取悦了自己),所以学习线怎么会感到无聊呢?

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    的重要是否取了大据?

    随着大据发展上升为国家战略,大据和的话题也越来越多。“(AI)和先进的机器学习技术是被广泛关注的新兴技术,将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮。 大据:一切进化的关键之钥不过,有些认为,有了,大据技术就无关紧要了,这种观点实不可取,需要特别指出的是,是一项诞生于60年前的”古老“技术,之所以够在今天焕发青春,主要得益于两大技术的发展 然而,现在越来越多的不法分子正在通过各种方法寻找攻击的切入点,而大据分析、等先进技术已经成为他们寻找攻击切入点的有效具,面对这样的情况,企业唯有”以其之道还施彼身“来应对,利用大据和技术为企业建立一道无法逾越的安全长城 机器学习:与大据分析相辅形成而实际上,大据和、机器学习是相辅相成、互相促进的,一方面,大据是、机器学习的基础,反过来,够有效促进大据分析更加的全面和准确。 因此,在大据分析领域,众厂商也纷纷将、机器学习技术融入到他们的产品中。

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    ,你听说过机器

    是当下最热门的话题,随着们对物质生活和精神生活越来越挑剔,需求不断的增多,的种类也随之增多,科学家们已经研究出的爱机器已经像一个真版伴侣,甚至可以替的真实感情。 但是机器,他也是机器的属,在生活伴侣层面上来看,你可以接受机器吗?(一)日本机器关于,相信大家第一个想到的国家就是日本,为什么呢?大家都懂的「坏笑」。 有说,这不行啊,我们需要生活,总不每次都自己来吧,另外传宗接的活谁来做?首先说说传宗接,相信未来体外受精已经是很成熟的技术手段了,未来的与生孩子完全可以分开。 接着说下生活,其实科学家研制出来的爱机器是一种机器装置,男(女)机器在手感和行为上已经可以达到仿真的地步,第三方具现在也比较充足。 「这样的话都不用你运动就感受到」 (三)你会接受吗?随着老龄化的增加,当你五六十岁的时候,你会愿意买个机器陪你度过余生吗?

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    线稿上色

    不过,其实我对这个是持有乐观态度的,因为去年我就看到类似的具(可就是这个),而现在的效果比之前要好很多,当然,实用上还是有点门槛。?我实际尝试后的效果……当然,和线稿也有很大的关系。 如果一直有同样关注世界前沿技术的应该是很体会这句话的,因为很多时候,目前的技术水平达不到们预期里的效果,但是很多又全凭一张嘴,毫无大脑的说『我觉得这个想法很棒,可是我们的技术员做不出来而已』… ----最后,AI具并不是『取』而是『优化』,上色AI一出来,就大批鼓吹『画师失业』,程序AI一出来,就大批鼓吹『程序员失业』……具始终是具,有美术基础的画师,上手上色AI肯定比零基础的小白要快 会被AI取的只有那些本就可以随意替的廉价劳动力而已。比如互联网早期的『打字员』这种职业,在聊天软件兴起后,在输入法普及后,很自然的消失了。那本就不是可以让你混吃一辈子的技而已。? 走在世界前沿的,与其说是天才,更像是一个孤独的探索者。

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    、谎言和

    聊天机器否像一样?SYZYGY的调查显示,近80%的美国不这么认为。 并且,很多倡导新的“Blade Runner规则”,即社交媒体机器、聊天机器和虚拟助手等AI应用不合法。910的美国认为,在营销中使用应当受到法律和法规的约束和监管。 当SYZYGY调查们对的看法时,45%的受访者选择“感兴趣”,其次是“关心”(41%)、“怀疑”(40%)、“不确定”(39%)和“怀疑”(30%)。 此外,大多美国预计AI会带来更多好处,例如节省时间(40%)、提高安全(15%)和物尽其用(13%)。 而美国对AI的最大恐惧是侵占作岗位导致的失业(30%)。 透明是品牌使用AI的关键,79%的受访者不反对品牌用AI来提供个化服务。

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    Python经典算法之线回归

    1.9 k近邻算法总结 优点: 1.简单有效 2.重新训练价底 3.适合类域交叉样本 4.适合大样本自动分类 缺点: 1.惰学习 2.类别评分不是规格化 3.输出可解释不强 4.对不均衡的样本不擅长 测试集:测试集 3.为什么需要交叉验证 为了让被评估的模型更加准确可信 注意:交叉验证不提高模型的准确率 2.网格搜索 超参: sklearn中,需要手动指定的参,叫做超参 网格搜索就是把这些超参的值 线回归2.1 线回归简介 1.定义 利用回归方程(函)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式 2.表示方式: h(w) = w1x1 + w2x2 + w3x3 + ... + b = W转置x + b 3.分类 线关系 非线关系2.2 线回归api初步使用 1.api sklearn.linear_model.LinearRegression() 属 # 2.据基本处理 # 2.1 据集划分 # 3.特征程 --标准化 # 4.机器学习(线回归) # 5.模型评估

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    Web与

    摘要“”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,的概念也随之扩展。 是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。? 增强类的慧现在非常火,首先是因为云计算发达,提供了强大的计算力。高强度的算法可以帮助做到需要大量据来训练、规划,我们有海量的据来做需要大量据,最重要的是如何去获取这些据。Microsoft Graph允许用户使用组织内的据来推动的转型。

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    来了!

    的时已经到来,不再是噱头,不再是理论。 《新一发展规划》于2017年7月国务院印发同年12月《促进新一产业发展三年行动计划(2018-2020)》由业和信息化部发布;和信息化部发布《促进新一产业发展三年行动计划 来了!!!!.jpg电话机器拥有了网络电话、语音知识、自然语音理解、多轮对话、自动分类等多个门类的前沿技术。 使我们的电话机器可以在电话中与对话,并且够让觉得是在与真对话。 作为链接物联网的重要枢纽和桥梁,在近几年的时间内掀起了一阵新的热潮,电话机器作为的核心表,已渐渐成为领域中应用较广、发展较快的技术。 发展迅速,同时也标志着电话机器不断进步,时在进步,中国在进步。就像一辆火车,我们苦苦期盼它快点到来,等它来了,呼啸而过,却又把我们抛之脑后。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.3 基于的刷脸登录介绍刷脸登录是基于、生物识别、3D传感、大据风控技术,最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。 检测出脸后,可对脸进行分析,获得眼、口、鼻轮廓等72个关键点定位准确识别多种脸属,如别,年龄,表情等信息脸识别(对比):通过提取脸的特征,计算两张脸的相似度,从而判断是否同一个,并给出相似度评分

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    在制造业中的作用:15个高案例

    至于物联网,传感器的易部署和先进功使得在制造业得以普及。由于传感器不断收集据,几乎可以放在任何地方,因此随着物联网在该领域的投入越来越大,制造商可以期望提高生产率、连接和可扩展。 预测和预防维护维护的首要领域是据驱动的维护,它使制造业的维护从被动维护转变为预防维护,并由支持的预测力提供支持。 够理解当前制造质量过程的局限、缺点或不足,并将应用于处理质量据,可以利用多种方式改进。 用例12:这样一个字孪生的概念,可以促进理解和模拟过程流是如何发生的,并通过识别假设情况。因此,够实现对过程的分析及优化。 用例14:项目的设计和制造可行,可以提前进行模拟。大规模定制在据驱动的产品管理领域,的一个关键应用将是对客户的密切了解。案例15:密切了解客户,设计、制造和测试高联定制的产品。

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    会取类吗?

    按照这个发展趋势,会取类吗??

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    python学习路线

    1、学习并掌握一些学知识 高等学是基础中的基础,一切理科都需要这个打底,据挖掘、、模式识别此类跟据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线很重要,一般来说线模型是你最先要考虑的模型 ,加上很可要处理多维据,你需要用线来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础概率论、理统计、随机过程更是少不了,涉及据的问题,不确定几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论、方法、 (Expectation Maximization, EM); 8) 基于关联规则学习:常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等; 9) 神经网络:重要的神经网络算法包括:感知器神经网络 5、买一个GPU,找一个开源框架,自己多动手训练深度神经网络,多动手写写码,多做一些与相关的项目。 6、选择自己感兴趣或者作相关的一个领域深入下去有很多方向,比如NLP、语音识别、计算机视觉等等,生命有限,必须得选一个方向深入的专研下去,这样才成为领域的大牛,有所成就。

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    亿作将被自动化取

    【IT168 评论】自动化和的迅速发展,让很多作岗位的群发生了恐慌,“我是不是要失业了呢?” 另外,需要大量据采集和分析的作,也是容易被突破的,例如律师、金融以及会计等依靠据来进行精准作的行业。但是在涉及管理员、应用专业知识和社交互动的方面,机器的表现还无法与类相媲美。 哪些行业不会发生改变?自动化和的来临,让很多现有岗位的产生了恐慌,但其实这个时也会创造很多新的岗位,只是这些岗位分布在不同的部门,划分界限不是很明显。 据麦肯锡的调查,全球有4亿到8亿作会被自动化所替,他们需要在2030年之前找到新的作岗位,而这其中7500万到3.75亿的是需要重新学习新的技,中国约有1亿需要重新学习新技!? 对于发达国家来说,需要学习新技和从事新职业的员比例要更高,美国和德国到2030年三分之一劳动力会因自动化而选择新作,日本则要更多,达到一半左右。薪资会如何变化?

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    的“别”研究

    如果的模拟,那么它模拟的是谁,它有别吗? 由此,可以得出一个结论,根据他的经验,他的操作据集是有偏见的。同样地,的偏见是由于我们这个世界固有的偏见。?它存在于基于知识系统获取的专业知识中,开发预测模型的据集中,以及各种软硬件中。 更糟糕的是,由于的特殊,这种偏见变得更加隐蔽,在类难以解释理解的深度学习等方法中,这种偏见尤为致命。 为了让技术同时满足男的需求,男女都应该成为创新ns的目标,参与这些系统的设计,并在据集和评估中表现出来。例如,在确定在预测模型的训练中包含或排除哪些特时,需要避免无意识的偏见。 在研究中,这一比例接近10%。

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    打击

    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 在打击未遂信用卡欺诈方面取得了重大进展:我们大多都收到过信用卡发卡机构发来的消息,以确认网络犯罪分子的未遂购买行为。 Johnston 说:“欺诈者可以购买这些验证卡的清单,并通过任意量的在线计划从中获利。“这些犯罪分子大量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网论坛上分享软件具和技巧。” 大多政治视频都是明显的 Deepfake,知识一次的模仿,只不过是用“愚节”版的演讲取了政客们的嘴唇。

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