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关键词

优化具——Auptimizer

寻找正确超参数(算法中变量有助于控制整个作通常极为耗时,如:作业调度、跟踪数据等。 这就是LG高级部门科学家开发Auptimizer原因,Auptimizer是一个开源超参数优化框架,旨在帮助调整和记账。它可以从GitHub上获得。 Auptimizer采用基于梯度架构搜索,其中基于AI控制器够生成“子”字符串,这些“子架构由字符串变量指定。 该控制器利用被训练精度作为一种信号,逐步地为具有更高精度结构分配更高概率,从而提高其搜索力。? Auptimizer可扩展性,够帮助用户在所有可用计算资源下高效地训练,这使得从业者够相对轻松地,用高级算法快速探索自己想法。”

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语义解释力研究

原文题目:On the Semantic Interpretability of Artificial Intelligence Models摘要:正变得越来越强大和准确,支持甚至取代决策 但是,随着功和准确性提高,也带来了更高复杂性,使得用户很难理解该是如何,以及其预测背后原因是什么。 类必须解释和证明他们决定,在这个过程中支持他们也是如此,使语义解释成为一个新兴研究领域。 在本作中,我们从更广泛角度来看待可解释性,超越了机器学习范围,涵盖了分布语义和糊逻辑等不同领域。 我们根据性质对进行检查和分类,并根据它们如何引入可解释特性,分析每种方法如何影响最终用户,并指出仍然需要解决差距,以提供更多以为中心可解释性解决方案。

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    力学可解释:本构物理信息神经网络

    )神经网络作为降阶技术加速计算手段,以及作为各种材料通用,在力学中越来越流行。然而,神经网络主要缺点仍然存在:其众多参数难以领会和解释。 作为物理信息方法补充,我们提出了迈向物理信息方法第一步,它解释了在机械数据上进行后推理训练神经网络。提出了一种新解释方法,旨在阐明神经网络黑盒子及其高维表示。 其中,主成分分析解除了rnn在细胞状态中分布表示,并允许与已知和基本功进行比较。其中,主成分分析将RNN细胞状态分布表示解相关,并允许与已知和基本函数进行比较。 该方法通过一个系统超参数搜索策略来识别最佳神经网络结构和训练参数。对基本本构(超弹性、弹塑性和粘弹性)三个案例研究结果表明,所提出策略可以帮助识别用于表征新材料数值和解析闭解。 力学可解释:本构物理信息神经网络.pdf

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    素养方法:从初始框架到基于研究路径(CS)

    (AI)技术最新发展对教育作者和教育机构提出了挑战,要求它们提供课程和资源,让所有年龄段学生都掌握在作场所取得成功基础知识和技。 对识字研究可以为开发这些技提供一个有效和实用平台。我们建议并倡导将扫盲作为教育务实和有用具来发展。 这样一个学科需要超越概念框架,到一个多层次与相关力评估。当我们准备一系列群体(即消费者、同事、合作者和创造者)时,这种识字方法可以指导未来教学内容开发。 support of publication outlets and research funding, to expand the areas of competency and assessments.素养方法 从初始框架到基于研究路径.pdf

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    一文让你了解AI产品测试 评价算法几个重要指标

    如何测试产品越来越受到广大测试程师关注,由于测试预言(Test Oracle)不是像普通软件产品那么明确,到目前为止,基于大数据第四代产品测试,主要集中在“对大数据测试 本文重点讨论是“基于样本分析算法优劣”。 几个基本概念大家都知道,通过训练样本来对系统通过深度学习算法来进行训练,然后通过测试样本来对训练样本进行测试。 比如,计算广告领域经常涉及转化率,正样本数量往往是负样本数量11000,甚至110000。若选择不同测试集,P-R曲线变化就会非常大,而ROC曲线则够更加稳定地反映本身好坏。 但需要注意是,选择P-R曲线还是ROC曲线是因实际问题而异,如果研究者希望更多地看到在特定数据集上表现,P-R曲线则够更直观地反映其性。 通过K值,可以判定好坏:0.0~0.20:极低一致性(slight);0.21~0.40:一般一致性(fair);0.41~0.60:中等一致性(moderate);0.61~0.80:高度一致性

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    学习 - 泛化

    前言课程源于英特尔提供学习资料。 学习目录泛化? 泛化.png相关代码 训练和测试数据分割 导入训练和测试数据分割函数from sklearn.model_selection import train_test_split分割数据,将 30% 数据分割至测试集 交叉验证 导入训练和测试数据分割函数from sklearn.model_selection import cross_val_score 使用指定实施交叉验证cross_val = cross_val_score 线性回归简介.png相关代码 线性回归 导入包含回归方法类from sklearn.linear_model import LinearRegression 创建类实例LR = LinearRegression 高级线性回归.png相关代码 导入包含转换方法类from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures 创建类实例polyFeat = PolynomialFeatures

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    生成数据,来培训其他

    优步(Uber)研究员最近在一篇名为《通过学习加速神经结构搜索论文中利用了这一点。 正如特约作者在一篇博客文章中所解释,大多数搜索需要“大量”资源,因为它们通过在数据集上训练来评估,直到它们不再提高。 这个过程可会在一个周期内重复数千或更多架构,这在计算方面非常昂贵,并且非常耗时。? GTN通过创建有助于学习过程不切实际数据来获得成功。它够将许多不同类对象信息组合在一起,或者将培训主要集中在最难示例上,并且够在实际数据培训中评估。 在另一个数据集上进行评估,在相同性水平下,学习速度比实际数据快四倍,即使与优化实际数据学习算法相比也是如此。

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    一文让你了解AI产品测试 评价算法几个重要指标(续)

    程序实现前面讲课那么多指标,其实在Python里面可以利用sklearn这个插件快速画出这些指标和算法。利用这个具之前当然需要下载安装这个插件。 = precision_recall_curve(y_true, y_scores)plt.plot(recall,precision)plt.show() 真实值GTlist =预测值Problist = 现在有10位病来看病,其中3号、6号、8号和9号病是没有疾病(绿色),其他剩余6位有疾病(红色)。 #真实值GTlist = #预测值Problist = GTlist表示真实样本,1.0代表真样本,0.0代表假样本;Problist表示预测样本,每个值表示预测到对应真实样本为真概率。 courseId=1209980013&share=2&shareId=480000002205486性测试第3季:JMeter具使用https:study.163.comcoursecourseMain.htm

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    游戏AI-架构

    1.AI架构大多数AI需求通过三种基本力概括: 1.运动:角色移动力 (导航和寻路结合动画系统) 2.决策:做出决策力 (有限状态机、行为树 、糊状态机、神经网络) 3.战略:战略战术思考力 (技术同上,AI算法控制并非单个角色,敌进行团队协作) 根据上述,将AI任务划分为三个层级:运动层、决策层和战略层。 运动层和决策层针对单个角色,战略层针对小队或者大规群体。这三个层次周围是与各种游戏中接口。2.FPSTPS中AI解析运动层:主要算法寻路,负责寻找从任意坐标点到另一坐标点路径。 也可以处理不同类移动,采用适当参数 决策层:决定角色当前目标AI框架支撑1.感知部分 2.动画部分

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    十大最受欢迎

    这允许使用线性回归算法梯度下降优化金融统计数据银行、保险、医疗、营销、等行业。逻辑回归 Logistic Regression逻辑回归是另一种流行算法,够提供二进制结果。 被称为天真操作时,假设所有输入数据值都与彼此无关。虽然这不发生在现实世界中,这种简单算法可以应用于多种规范化数据流预测结果与一个伟大精确度。 DNNs 是最广泛使用和ML算法。有显著改善深上优于文本和语音应用程序,机器感知和OCR深层神经网络,以及使用深度学习赋予强化学习和机器运动,连同其他杂款应用程序。 正如你所看到,有一个充足各种算法和ML式。一些更适合数据分类、excel在其他领域。没有适合所有大小,所以为你选择最好情况是至关重要。如何知道这个是正确吗? 然而,最大问题通常是高层普遍缺乏专业技来设计和实现数据分析和机器学习解决方案。这就是为什么大多数企业选择托管服务提供商之一,专门从事大数据和解决方案。

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    7种类

    理解AI分类不同类由于AI研究意图(purport)在于使机器可以拟类(Human-like)功,AI系统可以精准复制(Replicate)程度,被用来作为确定AI类标尺(Criterion 若AI可以达到类似于及等同熟练程度(Proficiency),则可视为更先进,反之则视为相当简单而不先进。在此标准下,通常有两种方式分类。 其类心活动(Human Mind)来对不同刺激做出反应。 我们所指几乎所有应用基本上都属于此类。所有现金AI系统,如那些使用深度学习系统,都通过其内存中大量数据训练,形成参考(Reference Model)来解决未来问题。 对于那些对持正面看法来说,我们仅仅 是触碰到了浅层表面,未来看起来更加激 动 心。

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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(Applied AI),指是专注于且只解决特定领域问题。 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实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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    脑功启发

    近年来,(AI)推动了高性自动学习技术发展。但是,这些技术通常是逐个任务应用,这意味着为一个任务训练代理在其他任务(甚至非常相似任务)上执行效果会很差。 神经调节通过化学神经调节剂修饰神经元本身输入、输出特性。?突触可塑性是所有最新进展基础。然而,到目前为止,还没有科学作提出将神经调节机制引入神经网络方法。 这个相当特殊结果,是本周在《PLOS ONE》杂志上描述,是列日大学神经科学家与研究员之间极富成果合作结果,该研究员开发了算法:两名博士学位。 学生Nicolas Vecoven和Antoine Wehenkel,以及两位教授Damien Ernst(专家)和Guillaume Drion(神经科学家)。 第一个考虑与要解决任务有关所有上下文信息,并在此信息基础上以大脑化学神经调节剂方式对第二个子网进行神经块化。

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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,举个例子,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。编写出程序则具体实现这个数学意义上函数。 二、衡量我们研究体是要他做正确事,因此需要有一个标准去衡量他表现,一个合理体会最大化这个期望标准。 总结,研究期望是实现一个,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,它企图了解实质,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 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、思维信息过程拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 作为中小企业,可以采取世面上流行产品快速实现刷脸登录需求。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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    利用深度学习和向量空间专利进行技术分析

    由于近年来技术快速发展,当前技术对社会许多部分做出了贡献。教育、环境、医疗、军事、旅游、经济、政治等。对整个社会都有很大影响。 例如,在教育领域,有一个辅导系统,它会根据学生水平自动分配导师。在经济学领域,有一些定量投资方法可以自动分析大量数据,以找到投资法,以创建投资或预测金融市场变化。 因此,有必要对各领域技术进行分析。本文分析了与技术相关专利文件。本文提出了一种利用专利数据集进行技术分析因素内关键字分析方法。 这是一个依赖于基于深度学习KeyBERT特征,并使用向量空间。通过专利数据案例研究,说明所提出如何应用于现实世界问题。 利用深度学习和向量空间专利进行技术分析.pdf

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    鉴黄,尝试TensorRT优化

    还记得前几年出现职业鉴黄师这一职业么?传说百万年薪,每天看黄片看得想吐,但最近又很少有提及这一职业,这个应监管而生职业,因出现又快速消亡。 (当然也不是完全消亡,毕竟判断是否色情是一个主观事情,有些艺术和色情之间边界比较糊,需要加以判断)之前写过一篇文章利用检测色情图片,也曾经尝试过在浏览器中加入色情图片过滤功,但实验下来 也没有关系,可以看看我前面发布两篇文章:谷歌GPU云计算平台,免费又好用Google Colab上安装TensorRTopen_nsfw本文采用深度学习是雅虎开源深度学习色情图片检测open_nsfw 是采用具从yahoo open_nsfwcafee权重转换得到Tensorflow权重,这样我们无需训练,直接用于推理过程。 当然,如果你打算自己训练,那选择哪种图片处理库都可以。

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    _4_k近邻_贝叶斯_评估

    机器学习常用算法k近邻算法 求出未知点 与周围最近 k个点距离 查看这k个点中大多数是哪一类 根号((x已知-x未知)^2+(y已知-y未知)^2) 即平面间2点距离公式 收异常点影响较大,因此需要做标准化处理 auto) algorithm:{auto,ball_tree,kd_tree,brute} 效率不同 ball_tree:会使用BallTree kd_tree:会使用KdTree auto:尝试根据传递fit 方法值决定最适合算法 n_neighbors: 邻居数,默认为5处理: 时间特征:需要转为年,月,日,时,分,秒 ,当做几个新特征处理,并不是全部要加入,要根据结果选择加入 目标值:可以去掉某些目标值 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierdef knnCls(): 预测鸢尾花种类 :return: # 读取数据 from sklearn.datasets iris = load_iris() print(iris.feature_names) print(iris.data) print(iris.data) # 处理数据 # 1,缩小数据 对于csv中数据可使用

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    如何不写代码,训练

    训练一个出来,越来越简单了。还记得我学第一门机器学习课程,是吴恩达教授 Cousera 慕课。当时用具,是 Octave (开源版本 Matlab)。 从经典机器学习框架 Scikit-learn ,到深度学习框架 Tensorflow, Pytorch 和 fast.ai ,调用 API 训练方式越来越简洁,步骤也越来越少。 对,尽管不需要写代码,但你依然可以把训练好按照主流框架输出。这样别可以分分钟把你纳入到他们应用开发或者作流程中。Jake 只用了几分钟,就做了一个自动识别饮水动作应用。 当然,除了这样通过摄像头现场采集图片之外,你也可以从电脑批量选取图片文件夹喂给。想想看,如果你根本不用懂得编程,就可以开发,那么应用场景将产生井喷。 以后在利用开发应用时,真正限制我们,可只剩下想象力了。虽然目前这个具还只服务于机器视觉任务,但是我相信随着迭代开发,更多类数据训练功也会集成在其中。

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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 技术发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新军备竞赛开始了: vs 。 “在线欺诈发生在高度发达、存在分生态系统中,”位于美国爱达荷州博伊西基于 ID 反欺诈企业 Kount Inc 科学主管 Josh Johnston 说,网络犯罪分子专门从事不同类犯罪 根据 Johnston 说法,这些大量 Fake 使用了所有类和其他自动化技术,从通过组合真实姓名和随机数字来生成并注册真实电子邮件地址小程序,到通过结合多个真实信息来创建合成身份机器学习程序 因此,Johnston 表示,欺诈检测正在使用更详细分析。Johnston 称:“在不放弃农场情况下,我们在 2020 年成功防欺诈方法依赖于跨越大数据集来寻找欺诈固有式。

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