我做了神经网络,它是pre-trained for 180 days of data.
It filters the fraud data of credit cards everyday and 1-days new data is comming in.
我还想在过滤之后,
我想重新训练我的人工智能模型,但我只想使用新的1天数据(因为训练神经网络真的很费时)。
我的人工智能模型是0(非欺诈)/1(欺诈)分类模型。我想用1/181改变我的神经网络.因为数据量只是一天
我该如何训练神经网络?如果我只使用了一天的数据,运行了许多时代(时间),它将过度适合.通过早停,似乎一天的数据列车不是.足够.
在蛇游戏中,游戏模型不支持我想要使用的实现。 我正在参加一个友好的竞赛,看谁能为蛇游戏写出最好的人工智能。游戏模型是给定的,我们不能改变其中的任何东西。我想实现一个A*寻路人工智能。问题是,游戏中的坐标是以一种他们不支持这种解决方案的方式编写的。我想要使用的节点看起来像下面的示例。 public final class Coordinate {
private final int x;
private final int y;
}
public class Node {
private int aStarValueG;
private int a
我和Spacy合作过,到目前为止,我发现NLP非常直观和健壮。我试图从文本句子搜索,这是word base和content type base搜索的方式,但到目前为止,我还没有找到任何解决方案的空间。
我有这样的文字:
人工智能( In computer science )中的人工智能(AI),有时被称为机器智能,是指机器所表现出来的智能,不同于人类和动物所表现出来的自然智能。领先的人工智能教科书将该领域定义为对“智能主体”的研究:任何感知其环境并采取行动以最大限度地实现其目标的行动的设备。1就口语而言,“人工智能”一词通常用于描述模仿人类与人类思维相关联的“认知”功能的机器(或计算机),如
我试图在一个基于人工智能的应用程序上添加离线支持,这个应用程序类似于硅谷的。最近,我发现了Tenserflow.js,并尝试使用React本机实现它,甚至将我的python模型输出到Tenserflow.js支持的模型中,但是当我尝试使用import * as tf from '@tensorflow/tfjs';导入Tenserflow.js时--这个语法,但Reactinative却抛出了错误,错误屏幕截图附在了这个问题上。
谢谢!