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AI算法分类

AI算法分类如下: 一、机器学习算法 监督学习 1、回归算法:线性回归和逻辑回归。 线性回归:进行直线或曲线拟合,一般使用“最小二乘法”来求解。 kNN算法是一种判别模型,即支持分类问题,也支持回归问题,是一种非线性模型。它天然的支持多分类问题。kNN算法没有训练过程,是一种基于实例的算法。 无监督学习 7、K均值算法核心:把样本分配到离它最近的类中心所属的类,类中心由属于这个类的所有样本确定。k均值算法是一种无监督的聚类算法。 和其他类型的神经网络一样,循环神经网络是一个判别模型,既支持分类问题,也支持回归问题,并且支持多分类问题 三、大数据算法 数据挖掘&数据分析 推荐算法 四、一些算法本身并不算是一个机器学习算法 ,而是为了解决某个子问题而诞生的机器学习算法的子算法,如深度学习的神经网络的训练一般采用反向传播算法,梯度下降法。

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【NLP】一文完全搞懂序列标注算法

序列标注模型用到了长短期记忆网络(LSTM),条件随机场(CRF),Highway网络,本文循序渐进的介绍了序列标注算法,Be patience ! 跟着小编的文章完全搞懂序列标注算法吧。 算法原理来自论文Empower Sequence Labeling with Task-Aware Neural Language Model,论文所述的序列标注模型算法比大部分算法都要高级,文章将要介绍很多常用的理论 3.算法模型框架 算法模型框架即LM-LSTM-CRF,LM-LSTM-CRF包含了三个模型:语言模型(LM),长短期记忆网络(LSTM),条件随机场(CRF)。 4.维特比损失(Viterbi loss) 若仅仅只有标注观测分数,那么小编推荐使用交叉熵损失函数去计算,若包含了转移矩阵分数,则用维特比损失算法。 还是用之前的总分数为例,如下图: ? 结合字符前向LSTM,字符后向LSTM,双向单词LSTM以及条件随机场的介绍,序列标注算法模型结构图如下: ? 6.其他的序列标注模型简述 ?

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    【总结】NLP深度学习算法与文本标注工具

    ,从而达到人与计算机之间的有效通讯,为了研究信息检索、情感分析、文本分类、智能问答、摘要提取、文本挖掘,舆情分析、知识图谱等方面的问题,解决在词态、句法、语义上的歧义性,这里主要是介绍我个人在使用相关算法学习时使用的开源标注工具和标注平台 NLP分类/聚类: NLP分类的算法总结: 深度学习文本分类:基于深度学习的文本分类方法,显然模型的结构和模型的参数将会对分类效果起到至关作用。 www.kesci.com/home/dataset/5dd645fca0cb22002c94e65d/files 复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组:只找到一个百度云链接,未下 剩下的算法模型和数据集会在二的时候整理 文本标注工具和标注平台: 1.prodigy:演示在线演示demo 看着挺好的,比较坑的在于收费啊,而且不便宜,有一说一,我没找到中文版的地方(简直是一顿操作猛如虎,最后只能捂脸的代表) 2.YEDDA :只支持python2.7,比较吸引人的点是可以直接导入txt且开源,而且标注员界面用于给句子做标注,管理员界面提供针对同一文件的不同人员标注结果的对比等功能。

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    斗地主ai算法

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    AI算法对抗攻击和防御技术综述「AI核心算法

    关注:决策智能与机器学习,深耕AI脱水干货 ? Athalye等提出了EoT算法来解决第一个问题。 启发式防御算法由研究者通过实验获得,它们在实践中可以做到对一些特定的对抗攻击算 法具有良好的防御性能,但没有对防御性能给出理论性保障;可证明式防御通过理论证明,可以计算出在特定对抗攻击算法攻击下模型的最低准确度 Goodfellow等首先提出对抗训练,他们使用良性样本和通过FGSM算法生成的对抗样本一起训练神经网络,用于增强神经网络的鲁棒性;接着,提出了使用由PGD算法生成的对抗样本进行对抗训练的方法。 这主要是因为,攻击算法只要针对某一类防御生效即可, 然而一个有效的防御算法则需要去防御所有可能的攻击手段。 结束语 近两年来,针对深度学习算法的对抗攻击和防御技术迅速发展。

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    基于Noisy Channel Model和Viterbi算法的词性标注问题

    对于一个句子S,句子中每个词语$w_i$标注了对应的词性$z_i$。现在的问题是,再给定一个句子S‘,生成每个词$w'_i$的词性$z'_i$ ?

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    竞购TikTok,AI算法成为中心

    最核心的是其内部拥有的基于用户行为数据形成的AI计算算法,能够根据用户个人行为、兴趣来推荐相关的内容。 正如人类被上帝赋予智慧一样,计算机也正在被人类赋予智慧。而智慧的本质在于算法。 人工智能算法,可以让谷歌的阿尔法狗战胜围棋顶尖高手李世石。 基于神经网络的声纹识别技术和算法的阿里巴巴 “天猫精灵”, 可以使用独特的语音来验证用户身份。 目前日益壮大的人工智能公司,借助云计算这一庞大弹性的算力、日益积累的数据,以及独特的算法,和日益壮大的生态,创造出更多应用,并在商业上不断成功。 微软打得小算盘 对于收购TikTok,微软捷足先登。 微软在AI方面的大量投资,可以与TikTok的AI 算法结合,创造出新的市场技术。 微软面临的一个挑战是美国国内反垄断的影响。 Oracle急于收购TikTok理由有以下几个方面: 第一,利用TikTok积累的数据和算法改善其营销。

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    解构单词嵌入算法(CS AI

    鉴于词嵌入在自然语言处理中的历史成功,我们建议对一些最著名的词嵌入算法进行回顾。在这项工作中,我们将Word2vec、GloV e等解构为一个通用的形式,揭示了一些制作高性能单词嵌入所需的通用条件。 Kian Kenyon-Dean,Edward Newell, Jackie Chi Kit Cheung 原文地址:https://arxiv.org/abs/2011.07013 解构单词嵌入算法 (CS AI).pdf

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    智驾算法训练需要大量的人工标注,如何解决?

    目前,主流的智驾算法模型主要以有监督的深度学习方式为主,需要大量的标注数据进行训练。 原始数据变为可供训练的标注数据的过程需要智驾研发企业耗费大量的时间和成本去进行人工标注。 作为一个以AI技术为智驾研发行业服务的团队,iGear也在不断探索节省企业成本的方式。iGear通过算法标注流程增加更高的自动化能力。 方案 以下为您分享iGear平台预标注功能的一些方案,主要有几部分: 车端原始数据导入 预标注方式 预标注流程 预标注结果处理 01 车端原始数据导入 俗语云,巧妇难为无米之炊,在AI智驾算法领域,车端数据对于算法工程师的重要性不言而喻 ,他们更需要利用智驾领域的实际业务数据定制云端和车端的AI模型,以保证其能够更好地应用在智驾业务中。 可通过调用平台的分布式计算引擎启动相关的批次推导过程,加载智驾算法,导入车端数据,并生成对应的预标注结果。

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    游戏人工智能 读书笔记 (六) AI算法简介——演化算法

    常用的多目标演化算法有GA, 蚁群算法等,这里就不详细的阐述了。 8.jpg 星际争霸最大的不平衡点 五. 神经进化算法(Neuroevolution) 前面几篇文章分别讨论了不同类型的AI算法。 但是在实际应用中,我们经常会把不同的AI技术混在一起使用,以期获得更好的效果。 通常我们是用梯度下降的方法来更新神经网络的结构,但是如果我们不能很好的用监督学习的方法来训练神经网络的时候(例如训练的神经网络的loss function没法微分(differentiable),或者我们没有一个很好的标注的训练样本 其中基于NEAT算法(NeuroEvolution of Augmenting Topologies 增强拓扑的神经网络进化), 人们开发了可以玩马里奥的AI,具体的代码实现可以看下面的链接。 不过去年底的时候, Uber AI Lab一连发了5篇文章来证明Neuroevolution 也可以高效的训练大规模的神经网络。

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    AI算法如何学习写作政治演讲?

    AI算法可以做的一样好吗? ? “不要想着国家为你做些什么,而要想着你能为国家做些什么。” ——肯尼迪,1961年 当涉及到政治演讲时,伟大的演讲少之又少。 它们的内容几乎就像是由某种算法决定的。 这提出了一个有趣的问题——机器有可能自动写出这类政治演讲吗? Kassarnig以告诉算法它应该写哪种演讲作为开始——是为民主党还是为共和党而写。接着这个算法会挖掘该类别演讲的6元短语数据库来找到这类演讲中所有被用作开头的5元词语。 他说,也许可能是因为想要利用该算法的不择手段的政治家太稀少了吧(咳)。 然而,这种算法可被用于生成其他类型的文本。 “我们很希望其他人尝试使用,修改并扩展它,”他说,“特别欢迎人们提出关于改善算法的反馈意见和想法。”

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    干货 | 攻击AI模型之FGSM算法

    本文将为您揭开白盒攻击中鼎鼎大名的FGSM(Fast Gradient Sign Method)算法的神秘面纱! AI 科技评论按:本文为“兜哥带你学安全”系列之二,首发于AI科技评论,未经许可不得转载。 本文将介绍白盒攻击中鼎鼎大名的FGSM(Fast Gradient Sign Method)算法。 下面我们要定义最关键的三个函数了,我们定义损失函数为识别为烤面包机的概率,因此我们需要使用梯度上升算法,不断追求损失函数的最大化,变量objecttypeto_fake定义的就是烤面包机对应的标签,在InceptionV3 除了迭代环节,FGSM与基于梯度上升的算法完全相同。在迭代环节,我们通过NumPy的sign函数对梯度进行处理,然后迭代更新图片内容。 ?

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    AI算法龙虎榜 | 190804更新

    索引 博弈对抗方向 No.1 策略协作型AI:绝悟,王者荣耀5V5战胜职业选手,504场1V1顶级业余玩家胜率99.8% No.2 Pluribus算法,德扑多人无限注任务最佳表现算法 No.3 PPO-Dash 算法,2019年障碍塔挑战赛第一轮第二名 正文:博弈对抗方向 No.1 策略协作型AI:绝悟,王者荣耀5V5战胜职业选手,504场1V1顶级业余玩家胜率99.8% 性能表现 | 2019年8月2日 2.AI 从0到1摸索成功经验,勤学苦练,既学会了如何站位、打野、辅助保护和躲避伤害等游戏常识。更惊喜的是,AI 也探索出了不同于人类常规做法的全新策略。 相关文章 | 腾讯策略协作型 AI「绝悟」升级至王者荣耀电竞职业水平 No.2 Pluribus算法,德扑多人无限注任务最佳表现算法 性能表现 | 在实验中,Pluribus程序与11名人类专业选手轮流进行 相关文章 | 专业解析:AI在多人无限注德州扑克超越人类表现|最佳表现算法 No.3 PPO-Dash算法,2019年障碍塔挑战赛第一轮第二名 性能表现 | 1.相较于2019年所有参加障碍塔挑战赛的

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    Python AI 教学 | KNN算法及应用

    算法实现 导入数据· ·KNN算法· 运行结果: 函数说明 在这个算法中,我们可以学习到四个函数,分别是: 【1】np.shape——用于读取矩阵的形状 该约会网站使用了KNN算法作为推荐系统。为了测试约会网站所推荐的人选是否靠谱,海伦决定自己收集约会数据以验证其有效性。 运行结果: 3.2 测试与使用算法 如果该约会网站的推荐系统(KNN分类器)的正确率满足要求,海伦就可以放心的与约会网站推荐的人选进行约会了。 【1】测试算法:将海伦所收集的1000行数据按照9:1的比例,随机分为训练集与测试集。分类器的错误率即,错误结果的总数/测试集的总数。 【2】使用算法:以上结果说明该约会网站的推荐系统的错误率仅为0.1%,因此海伦完全可以信任该约会网站所推荐的人选。

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    AI时代:算法上天,道德入地

    1 随着AI热的兴起,算法这个原本专属于计算机行业的词汇也开始频繁出现在公众眼里。仔细一看,算法和算力这些词颇有神秘感。算法本来的定义是计算机专业领域用来解决问题的方法和思路。 但是AI开始介入到我们每个人的日常的时候,我们也开始被算法和模型管理了。 算法界大神,编程的艺术系列书的作者,斯坦福大学教授,图灵机获得者Knuth说过,算法+数据结构+编程语言=计算机科学。 这差不多说明了算法对计算机领域的重要性。当然,经典意义上的算法,和今天在AI时代大家讨论的算法以及算法工程师,其实是有不同的。但是作为吃瓜群众来说,这种不同知道和不知道都无所谓。 AI的到来更是让人成为衣来张口饭来伸手的二足哺乳动物。你想,前些年要阅读新闻,还得去门户网站搜索引擎那主动的搜,现在只需要静静等待被某某某某喂食,这难道不是极大的丰富吗? 我的结论是AI时代,算法上天,道德入地。但愿我错了。

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    算法、硬件、框架,2019年AI何去何从?

    算法 算法篇主要由深度神经网络主导。当然,你也会零零落落地听到有人部署了「经典的」机器学习模型(如梯度提升树或者多臂老虎机),并且声称这是每个人唯一需要的东西。也有一些质疑说深度学习正在做濒死挣扎。 将注意力转移到决策智能上 算法、基础框架、硬件相关的部分已经涉及到了——为了让 AI 比以往任何时候更有用,业界开始意识到,让 AI 开始应用的最大阻碍在实用方面:你如何在生产中将 AI 从一个想法变成有效 应用 AI,或者应用机器学习,也被称作决策智能,它是在现实世界中创造 AI 解决方案的科学。 尽管过去人们已经将很多注意力放在算法背后的科学上面,但是未来很可能会将同等的注意力放在领域内的端到端应用方面。 专用硬件(例如 Google 的 Edge TPU,苹果的 Neural Engine 等等)、更高效的模型和优化算法的出现让计算力的限制不再是问题。

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    Python AI 教学 | KNN算法及应用

    算法实现 ·导入数据· ·KNN算法· 运行结果: 函数说明 在这个算法中,我们可以学习到四个函数,分别是: 【1】np.shape——用于读取矩阵的形状 该约会网站使用了KNN算法作为推荐系统。为了测试约会网站所推荐的人选是否靠谱,海伦决定自己收集约会数据以验证其有效性。 运行结果: 3.2 测试与使用算法 如果该约会网站的推荐系统(KNN分类器)的正确率满足要求,海伦就可以放心的与约会网站推荐的人选进行约会了。 【1】测试算法:将海伦所收集的1000行数据按照9:1的比例,随机分为训练集与测试集。分类器的错误率即,错误结果的总数/测试集的总数。 【2】使用算法:以上结果说明该约会网站的推荐系统的错误率仅为0.1%,因此海伦完全可以信任该约会网站所推荐的人选。

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