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|TensorFlow前向传播

问题描述 举一个mnist手写数据集识别子,这个数据集在机器学习中是非常经典数据集,由60k个训练样本和10k个测试样本组成,每个样本都是一张28*28像素灰度手写数字图片。 这些高维图片无法用一个线性模型来现,因此,就需要用一个非线性模型来现。下面,就通过方法介绍和代码示来完成这个。 方法介绍: 由于线性模型无法满足,需要数据集识别需求,因此需要引入激活函数(Relu函数),其目是用来加入非线性因素。 如果这样还是不够满足需求,可以通过串联非线性层来增加复杂度,以得到一个这样输出:out=relu{relu{relu@W2+b2}@W3+b3}。如图1,是Relu函数函数模型。? train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x,y)).batch(128) train_iter = iter(train_db) #迭代器,以便够不停调用

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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),指是专注于且只解决特定领域问题如: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),指是可以胜任类所有。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策力知识表示力,包括常识性知识表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通力将上述力整合起来现既定目标力扩展阅读 ——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,最有天赋类还聪明,那么,由此产生系统就可以被称为超

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    尽管在商业领域子数不胜数,但通常还是会被视为一种新生、仍在兴起力量。事上,已经得到了广泛应用。 有了,语音助理查找信息力会越来越强,可以为购物提供方向,便利生活。亚马逊&电子商务?亚马逊商城推荐系统是一个强大引擎。 Pandora对于那些说将取代来说,Pandora系统就是一个与类一起作、和谐共处显著子。 以谷歌旗下家居系统 Nest为,该公司部分目标是将谷歌植入设备中,帮助抵御苹果(Apple) Siri和亚马逊(Amazon) Alexa不断蚕食增长。 在现中,早已被广泛应用,只是目前技术还达不到科幻电影程度,所以们才会觉得离生活很遥远,但可以预见是,随着技术发展,电影里超级AI,终将现世。END

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    今天来谈谈研究作中所做一些基本抽象。一、概念研究对象称为体(Agent),其他外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个子,机器摄像头是他感知器,马达是他执行器。感知,是关于时间输入序列,对应会有一个输出执行动作。 体做出什么样反应取决于输入和输出之间映射关系函数,这个函数就是体研究核心。编写出程序则具体现这个数学意义上函数。 举个子,如果你希望一个吸尘器以清理灰尘总量来做为衡量性标准,有可这个体会习得行为就是一边丢垃圾一边吸垃圾来达到目标。因此,如果以环境干净度来做为衡量标准则达到较好结果。 总结,研究期望是现一个,在给定每个可感知序列下,做出让期望最大化行动理性体。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展理论、方法、技术及应用系统一门新技术科学是计算机科学一个分支,它企图了解质,并生产出一种新相似方式做出反应机器,该领域研究包括机器 不是,但那样思考、也可超过。? 1.3 基于刷脸登录介绍刷脸登录是基于、生物识别、3D传感、大数据风控技术,最新登录形式。用户在无需输入用户名密码前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。 作为中小型企业,可以采取世面上流行产品快速现刷脸登录需求。目前比较流行脸检测产品如下Face++腾讯优图科大讯飞百度云AI接下来 小编将根据百度云AI来给大家做一个简单demo

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    打击

    然而不幸是,网络罪犯同样也利用创建自己合成身份,产生结果也足够真,足以愚弄发现异常行为。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频战壕中展开。 就这样,一场新军备竞赛开始了: vs 。Jupiter Research Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易目标”。 根据 Johnston 说法,这些大量 Fake 使用了所有类型和其他自动化技术,从通过组合真姓名和随机数字来生成并注册真电子邮件地址小程序,到通过结合多个真信息来创建合成身份大型机器学习程序 假新闻 假视频 假音频已经被用来自动创建假新闻故事。如,OpenAI 原型 GPT-2 文本生成系统使用机器学习来翻译文本、回答问题和编写假新闻。 用于欺诈检测“大铜铃”是一种验证器,可以及时识别并时标注“Fake”。但不幸是,其结果很可招来欺诈者报复,旨在时愚弄验证者。作者介绍:R.

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣漫画来介绍关于(AI)相关故事,你将会学习到: 历史1.2 诞生是最近才有吗? 其很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史长河,一起沿着时间足迹探究。 对于研究者来说,这个会议是一场划时代会议,会议将“像一样思考计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 20世纪70年代末成了寒冬。1.2.3 第二次浪潮在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 但是20世纪70年代开始,研究员利用计算机存储功,将“知识”存入电脑让它变得更加聪明。斯坦福大学开发MYCIN就是一个著名子。

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    漫画:啥是

    1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和词汇,总给一种深奥神秘感觉。 但是,事上,目前还没有做出公认通过图灵测试。所以大家也不必恐慌哦。1.1.3 会思考吗?“思考”,大多数会想到计算,应该是专长。 但事上,要想像类一样思考其是一件非常困难事情。 需要以各种输入数据案为基础,通过这些数据案获取经验和知识,然后进行预测和判断。如果输入太少,就无法做出判断。 情况相反,类即使遇到过去未曾遇到状况,也可以以弹性方式面对各种状况。 如,需要看过上万张猫狗图片才可以相对准确识别猫狗图片,但是类3岁左右小朋友,只需要见过几次,就可以识别。 如:训练好在图片识别过程中,效率远远高于类,给他们10万张图片,他们会很快类做好分类作,无怨无悔,而且在作过程中,本来慧”也在提升。?

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    必知:发展史

    1.2发展史研究不仅与对思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到历史,应当上溯到历史上一些伟大科学家和思想家所作贡献,他们为研究积累了充分条件和基础理论。这里仅列举几位重要代表物。 以往该试验几乎是衡量机器唯一标准,但是从九十年代开始,现代领域科学家开始对此试验提出异议:反对封闭式,机器完全自主;提出与外界交流机交互。 因此,神经网络研究由此进入低潮时期,而、专家系统研究进入高潮。70年代以后◆70年代,开始从理论走向践,解决一些际问题。 应该说,知识程和专家系统是近十余年来研究中最有成就分支之一。◆80年代,发展达到阶段性顶峰。87,89年世界大会有6-7千参加。硬件公司有上千个。

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    未来将不再是“

    即便专家也并不总是完全理解一个系统是如何运转际上,随着技术影响日益增加,我们对这些影响理解力正在变得越来越有限。这对动性意味着什么,对未来意味着什么呢? 这意味着技术将很快超越克拉克第三定律,即所谓“任何先进技术,初看都与魔法无异”。际上,我们已经不再有机会去弄清楚系统用了什么把戏,甚至无法发现系统是不是耍了把戏。 为了现这一点,我们需要够增强类自己,以便够与各种各样系统进行可持续互动。 多样化、多学科团队将不仅提供更好践、具和技术,也将够更好理解系统运作和后果。其次,我们应该让尽可够以自己方式与技术进行互动。 它将显著地改变我们理解和与之互动方式。类和将以一种看不见方式缠绕在一起。物理现与数字现之间界限正在开始消融。

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    未来:只有‘’,没有‘

    际上,随着技术影响越来越大,们越来越无法理解对我们作和生活方方面面所产生影响。这对于政府机构和未来意味着什么? 摆脱在不久将来,你将看不到,感觉不到,而且你也将无法理解。首先,并不是一定需要一个有形体。 要现这一目,我们需要提高水平,这样类才和各种不同系统交流互动。首先,要提高研究员,设计者和程师力,跟上系统发展步伐,这很关键。 除了好更应用践,具和技术,多元化多学科团队更好地理解系统运作原理及其影响。第二,让更多按照自己要求和技术进行互动。 类和机器将会以各种我们无法想象,无法预见方式相互交织在一起。现世界和数字世界之间边界正逐渐模糊,融合。

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关脸识别是其中最常用算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在际项目中使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 聚个子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。训练成本窘境。接着上面子,杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量样本数度学习堆起来。那么问题来了,为客户在特定环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。 基本上,每个客户到最后都会问一句:我买你们AI产品干啥。客户不关心你算法有多牛逼,准确率多少个9,只关注这个产品为他带来什么效益。单卖AI没有市场,帮客户现业务闭环才是王道。 还是上面子,脸识别门禁要跟考勤系统要跟安防系统打通才有意义,孤立AI不足以打动客户。三 结语一年来ToB转变,确是不断踩坑填坑。遇到很多问题很多思考是以前做ToC完全没有接触

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    全书共分为6个章节,6个主题:现状发展历程类有威胁吗目前典型应用场景带来创新创业机遇时代教育与个发展用第一章中提到Primsa软件,给自家狗拍照后用生成不同风格画作 强又称通用型或完全,指是可以胜任类所有。 绝对是可,但我不认为这种长期讨论应该分散我们关注真问题注意力。” 今天在跨领域推理、抽象力、知其然也知其所以然、常识、审美、情感、自我意识七个领域还很“稚嫩”。 ,由于目前尚未完成该书阅读,更为践书中学习方法,所以不做过多介绍。 推荐阅读一个故意不通过图灵测试AI只是具:专访杰瑞·卡普兰10个机器学习JavaScript示如何用一种思维,解决生99%困惑书籍推荐《》《大数据时代》影视推荐《黑客帝国

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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展理论、方法、技术及应用系统一门新技术科学。 是计算机科学一个分支,它企图了解质,并生产出一种新相似方式做出反应机器,该领域研究包括机器、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,未来带来科技产品,将会是“容器”。可以对意识、思维信息过程模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性科学,从事这项必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛科学,它由不同领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总说来,研究一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成复杂作。

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    在制造业中作用:15个高代表性

    传感器和物联网设备作用,使时信息反馈到引擎是关键。物联网在业环境中被用作传感器情况,通常称为iiot业物联网。这与一起作,以现预期结果。 案2:寿命预测:使用精确预测资产(如机械)剩余使用寿命,提高机械和资产总体寿命案3:可以协助们制定更明资产维护计划,从而优化整个资产成本和质量。 案4:以强大软件应用来增强机器效率,使机器够承担复杂任务,甚至可以增强任务多功性。案5:为了使机器得到更有效利用,否进行更好机交互是关键。 与物联网结合具有巨大潜力一些已确认如下:案6:时跟踪供应车辆有助于更好地利用物流车队,从而优化总体生产计划案7:更好基于数据驱动库存分析方法,从而使用它来降低库存成本 用12:这样一个数字孪生概念,可以促进理解和模拟过程流是如何发生,并通过识别假设情况。因此,现对过程分析及优化。

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    ABC

    前段时间读了李开复》,对于有关什么是AI,李开复给出了五种定义,我更加认可第四种:AI 就是会学习计算机程序AI终究还是程序,而程序干什么,干怎么样是取决于不同算法。 算法 Algorithm,是AI第一个要素。这一轮复兴离不开“机器学习”,尤其是“深度学习”。接下来,让我们看看,计算机程序是怎么“学习”。 当拥有了不同“模型”,计算机程序就可以下棋、看病、开车、认脸了。为了让计算机学更好,需要大量“训练数据集”,这不就是“大数据”么?因此,这一轮复兴,和大数据是紧密关联。 下一步,学习“申”字,计算机就再重复下以上过程,只不过这一次再调节每一层水管阀门时候还不影响“田”字识别结果。需要处理问题越复杂,阀门越多,调节阀门所需要计算力也越大。 所以,深度学习需要大量计算力。这种力,被称为计算力。计算力,capacity of Calculation,是AI最后一个要素。

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    都可以学:TensorFlow 入门

    这是用 TensorFlow 来识别手写数字官方经典入门子,数据都是已经处理过准备好了,但是只到计算准确度概率那就停了,缺少拿际图片运用子,初学者看完之后难免发蒙。 于是,本文第二段用一些际图片来验证我们模型。文中子基于 TensorFlow 1.0.0,看过官方文档直接跳到后面吧。 识别手写图片因为这个子是 TensorFlow 官方子,不会说太详细,会加入了一点个理解,英文文档 是最新,中文文档 是用 0.5 版本 TensorFlow,在 1.0 版本跑不起来, image.png 恭喜,到着你就完成了一次简单之旅。 总结从这个子中我们可以大致知道 TensorFlow 运行模式: image.png 子中是每次都要走一遍训练流程,际上是可以用 tf.train.Saver() 来保存训练好模型

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数理解是有着思维,像一样去完成各种操作,然而真正不止如此,它应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个重型设备这些都是产物 ,最终化操作。 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术支持下,满足需求而产生。 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展结果!忽米网——让业更有

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    爱好者67大博客

    https:medium.comarchieai24.AI路线图研究所博客关于博客 AI路线图研究所博客使命是通过鼓励,研究,绘制和比较路线图来现这一目标,从而加速寻求安全。 https:medium.comai-roadmap-institute25.伯克利研究博客关于博客伯克利研究(BAIR)验室将加州大学伯克利分校研究员聚集在计算机视觉,机器学习, https:www.inbenta.comenblog30.Clarifai博客 - 行动关于博客 Clarifai是一家公司,擅长视觉识别,为企业和开发员解决现问题。 他们将响应他们所感知内容,并将与他们环境互动,以类导师定义目标。频率约为每月2个帖子。Facebook粉丝1,459。推特粉丝7,212。 http:computational-intelligence.blogspot.in64.MITCSAIL | 计算机科学视频关于博客麻省理学院计算机科学与验室(CSAIL)在计算机科学和各个领域开展研究

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    什么是 发展现状

    除了不拥有脑子和思想,拥有其他一切如一些计算、只是方面,而且还可以在替代劳动力时候,做到每一个动作都是精确计算出来。但什么是? image.png一、什么是计算机科学产物,一个小小分支,尽量模拟脑子,通过对本质了解,生产可以与类做出相似反应机器。 这项新技术学科主要是为了研究、开发用于延伸、开发技术应用,也算是集结了很多方面专家研究和慧,研发出来产品。每天很多和专家都在关注着情况。 上文对什么是进行了详细介绍,在未来,只会是更加先进与类积极相似,更加地贴近思想。 但这确也为各行业做出了贡献,如制造业,因为制造业需要大量生产产品,在之前制造业用就是廉价劳动力,使用机器够减少成本支出。

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