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监督式学习,是一个机器学习中的方法,可以由训练资料中学到或建立一个模式,并依此模式推测新的实例。

图灵奖得主LeCun力推无监督学习:要重视基于能量的学习方法

AI科技大本营

LeCun 认为,这个其他方向就是无监督学习。为了使无监督学习成为可能,整个领域可能需要在基于能量的学习方法上做更多的工作。

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一文看懂逻辑回归算法(基本概念+优缺点+美团应用案例)

AINLP

逻辑回归(Logistic Regression)主要解决二分类问题,用来表示某件事情发生的可能性。

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深度学习算法(第31期)----变分自编码器及其实现

智能算法

中导光电设备股份有限公司 · 算法工程师 (已认证)

监督学习在图像识别,语音识别,文本翻译等方面取得的惊人成就在某种程度上掩盖了无监督学习发展,但它实际上也正在蓬勃发展。自编码器和其他无监督学习算法的新体系结构也...

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【干货】关于机器学习的知识点,全在这篇文章里了

zenRRan

导读:作者用超过1.2万字的篇幅,总结了自己学习机器学习过程中遇到知识点。“入门后,才知道机器学习的魅力与可怕。”希望正在阅读本文的你,也能在机器学习上学有所成...

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腾讯8篇AI医疗论文入选国际学术顶会,涵盖癌症图像分类、CT病灶检测等领域

Amusi

将AI应用于医学图像分类的一大挑战是训练数据少,其中一个解决办法是结合迁移学习、多任务学习、半监督学习等多种训练方式。

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一文看懂什么是强化学习?应用场景和主流算法

AINLP

强化学习算法的思路非常简单,以游戏为例,如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分,那么就进一步「强化」这种策略,以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生活中的...

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DeepMind的人工智能系统学会了绘画

AiTechYun

Eslami的小组使用了一种称为强化学习的技术。在当今的大多数AI系统中,我们使用监督学习,在其中输入以某种方式标记的数据,以便系统可以将其结果与正确答案进行比...

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腾讯8篇AI医疗论文入选国际学术顶会,涵盖癌症图像分类、CT病灶检测等领域

量子位

将AI应用于医学图像分类的一大挑战是训练数据少,其中一个解决办法是结合迁移学习、多任务学习、半监督学习等多种训练方式。

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目标检测数据标注成本高怎么破?主动学习的自适应监督框架

AI科技评论

下面要介绍的论文发表于BMVC2019,题为「An Adaptive Supervision Framework for Active Learning in ...

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机器学习|卷积神经网络(CNN) 手写体识别 (MNIST)入门

用户1737318

这篇文档可能还是会非常长,因为机器学习并不是纯软件开发,简单地调用库函数 API,需要有一定的理论支撑,如果完全不介绍理论部分,可能就不知道为什么模型要这样设计...

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推荐收藏 | Dropout、梯度消失/爆炸、Adam优化算法,神经网络优化算法看这一篇就够了

统计学家

增强数据集。无论是有监督还是无监督学习,数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说,“看到过的总比...

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DeepMind开源最牛无监督学习BigBiGAN预训练模型(附论文&代码)

数据派THU

仅凭原始数据就能真正理解生成这个梦想几乎不可能实现。相反,最成功的无监督学习方法利用了监督学习领域的技术,这是一种被称为自监督学习 (self-supervis...

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世界欠他一个图灵奖! LSTM之父的深度学习“奇迹之年”

数据派THU

近日,LSTM 的发明人、著名深度学习专家 Jürgen Schmidhuber 发表了一篇长文,详细论述了近 30 年前,即 1990~1991 年之间他和团...

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DeepMind开源最牛无监督学习BigBiGAN预训练模型

新智元

仅凭原始数据就能真正理解生成这个梦想几乎不可能实现。相反,最成功的无监督学习方法利用了监督学习领域的技术,这是一种被称为自监督学习 (self-supervis...

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开源 | 最牛无监督学习BigBiGAN预训练模型

昱良

百度 · 研发工程师 (已认证)

仅凭原始数据就能真正理解生成这个梦想几乎不可能实现。相反,最成功的无监督学习方法利用了监督学习领域的技术,这是一种被称为自监督学习 (self-supervis...

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加速机器学习:从主动学习到BERT和流体标注

AINLP

机器学习模型代码优化是为了获得更高效(时间更少、存储更少、计算规模更大)执行的机器指令和具有更强泛化能力的模型,获得更高效执行的机器指令可以采用多核和高频的CP...

8500

Dropout、梯度消失、Adam 优化算法,神经网络优化算法看这一篇就够了

小草AI

增强数据集。无论是有监督还是无监督学习,数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说,“看到过的总比...

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Beyond Advanced Analytics: 数据智析

史博

最新人工智能的突破主要在监督学习,而无监督和半监督学习的突破很小, 因此很多时候说的"多少人工,多少智能"就表现在需要人工大量标记数据。

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强化学习读书笔记(9)| On-policy Prediction with Approximation(上)

用户1621951

从本讲开始进入第二部分,我们扩展了第一部分中介绍的tabular方法,以适用于任意大的状态空间的问题。在我们想要应用强化学习的许多任务中,状态空间是组合的和巨大...

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干货 | 关于机器学习的知识点,全在这篇文章里了

AI研习社

机器学习:使计算机改进或是适应他们的行为,从而使他们的行为更加准确。也就是通过数据中学习,从而在某项工作上做的更好。

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