完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>
標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。
文章:7749個(gè) 瀏覽:137074次 帖子:307個(gè)
如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)破解驗(yàn)證碼的源代碼教程
驗(yàn)證碼的設(shè)計(jì)是為了防止計(jì)算機(jī)自動(dòng)填寫(xiě)表格,驗(yàn)證你是一個(gè)真實(shí)的“人”。但隨著深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的興起,現(xiàn)在他們往往容易被擊敗。
2018-04-30 標(biāo)簽:源代碼機(jī)器學(xué)習(xí)驗(yàn)證碼 6.4k 0
AI技術(shù)與對(duì)應(yīng)的任務(wù)類型,分析三類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和價(jià)值
機(jī)器學(xué)習(xí)擁有檢測(cè)異常的能力。深度學(xué)習(xí)用來(lái)分析大量高維數(shù)據(jù),可以把現(xiàn)有預(yù)防性維護(hù)系統(tǒng)的性能提升到一個(gè)新的高度。把許多傳感器的數(shù)據(jù)層層疊起,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠增強(qiáng)...
2018-04-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.7k 0
人工智能發(fā)展前景無(wú)限,政策助力人工智能發(fā)展
一般而言,人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。當(dāng)前中國(guó)還處于行業(yè)應(yīng)用層起步到快速發(fā)展的階段,應(yīng)用層的投資機(jī)會(huì)和投入回報(bào)率遠(yuǎn)高于技術(shù)層和基礎(chǔ)設(shè)施...
2018-04-26 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 9.6k 0
一起來(lái)揭穿人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的一些神話!
人們正朝著一個(gè)正確的方向前進(jìn),其市場(chǎng)營(yíng)銷和闡述也越來(lái)越好。如今的技術(shù)距離科幻小說(shuō)的“人工智能替代人類工作”還有很遠(yuǎn)的距離。只有通過(guò)仔細(xì)的研究和正確的信息...
2018-04-30 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4.2k 0
深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)深度的不同之處 淺談深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和調(diào)參
近年來(lái),深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中比較火的一種方法出現(xiàn)在我們面前,但是和非深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)相比(我將深度學(xué)習(xí)歸于機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域內(nèi)),還存在著幾點(diǎn)很大的不同...
2018-05-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.7k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)中梯度下降法的過(guò)程
梯度下降法是一個(gè)用于尋找最小化成本函數(shù)的參數(shù)值的最優(yōu)化算法。當(dāng)我們無(wú)法通過(guò)分析計(jì)算(比如線性代數(shù)運(yùn)算)求得函數(shù)的最優(yōu)解時(shí),我們可以利用梯度下降法來(lái)求解該問(wèn)題。
2018-04-26 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 3.8k 0
利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),識(shí)別音樂(lè)類型等聽(tīng)覺(jué)任務(wù)上模擬人類表現(xiàn)的模型
當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在20世紀(jì)80年代首次出現(xiàn)時(shí),神經(jīng)科學(xué)家們希望這種系統(tǒng)可以用來(lái)模擬人腦。然而,來(lái)自那個(gè)時(shí)代的計(jì)算機(jī)不夠強(qiáng)大,無(wú)法建立足夠大的模型來(lái)進(jìn)行一些實(shí)際...
2018-04-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí) 4.6k 0
根據(jù)維基百科的解釋,人工智能是被機(jī)器展示的智力,與人類和其他動(dòng)物的自然智能相反,在計(jì)算機(jī)科學(xué)中 AI 研究被定義為 “代理人軟件程序”:任何能夠感受周圍...
2018-04-29 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 8.2k 0
一文讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)的線性代數(shù)(10案例)
它是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ),從描述算法操作的符號(hào)到代碼中算法的實(shí)現(xiàn),都屬于該學(xué)科的研究范圍。雖然線性代數(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域不可或缺的一部分,但二者的緊密關(guān)系往往...
2018-05-05 標(biāo)簽:華為gpu機(jī)器學(xué)習(xí) 4.2k 0
細(xì)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四大弊端
當(dāng)你應(yīng)該使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,這是一個(gè)難以回答的問(wèn)題,因?yàn)樗艽蟪潭壬先Q于你試圖解決的問(wèn)題。這也是由于“沒(méi)有免費(fèi)的午餐定理”,它大致表明沒(méi)...
2018-04-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.7k 0
介紹幾種用于機(jī)器學(xué)習(xí)探索性數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)類型
離散數(shù)據(jù)是指其取值是不連續(xù)的分離值,數(shù)據(jù)只能在一些特定點(diǎn)取值。這樣的數(shù)據(jù)不能定量測(cè)量但可以進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)量,并可將其蘊(yùn)含的信息通過(guò)分類的方式進(jìn)行表示。擲硬幣...
2018-04-20 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)類型 7k 0
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系
2013年度“最受歡迎中國(guó)MEMS代工企業(yè)”評(píng)選 2013-07-14 09:01:23來(lái)源:微迷評(píng)論:點(diǎn)擊: 由中國(guó)微納技術(shù)俱樂(lè)部舉辦的2013年度“...
2018-04-28 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
如何快速學(xué)會(huì)Python?利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
比如量級(jí)稍微大些的數(shù)據(jù),Office的性能根本不能滿足需求,而用 Python 可以輕松地處理、分析。而微軟也正在考慮將 Python 作為 Excel...
2018-04-17 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)Python 1.2萬(wàn) 0
機(jī)器學(xué)習(xí)可以用來(lái)預(yù)測(cè)多維化學(xué)空間中合成反應(yīng)的性能
Science在線發(fā)表了普林斯頓大學(xué)Abigail G. Doyle、Merck Sharp & Dohme公司Spencer D. Dreher(共同...
2018-04-29 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 5.9k 0
對(duì)抗樣本是如何在不同的媒介上發(fā)揮作用的,為什么保護(hù)系統(tǒng)很難對(duì)抗它們?
我們發(fā)現(xiàn),對(duì)抗性訓(xùn)練和防御性精煉都意外地執(zhí)行了一種梯度掩碼。這兩種算法都沒(méi)有明確地被設(shè)計(jì)來(lái)執(zhí)行梯度掩碼,但是當(dāng)算法被訓(xùn)練來(lái)保護(hù)自己并且沒(méi)有給出具體的指令...
2018-04-16 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 8.1k 0
幾十個(gè)令人驚訝的“機(jī)器進(jìn)化”趣聞其中幾則典型案例分享
1997年,幾名程序員創(chuàng)建了一個(gè)算法,可以遠(yuǎn)程在無(wú)限大的棋盤(pán)上互相玩井字游戲。其中一個(gè)程序員并沒(méi)有涉及算法的策略,而是讓它們自己摸索獲勝的方法。令人驚訝...
2018-04-16 標(biāo)簽:機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí) 7.7k 0
總結(jié)Tensorflow純干貨學(xué)習(xí)資源,分為教程、視頻和項(xiàng)目三大板塊
基于Facebook中FastText的簡(jiǎn)單嵌入式文本分類器:https://github.com/apcode/tensorflow_fasttext...
2018-04-16 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)Tensorflow 1.2萬(wàn) 0
強(qiáng)化學(xué)習(xí)究竟是什么?它與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有什么聯(lián)系?
Q-learning和SARSA是兩種最常見(jiàn)的不理解環(huán)境強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,這兩者的探索原理不同,但是開(kāi)發(fā)原理是相似的。Q-learning是一種離線學(xué)習(xí)算法...
2018-04-15 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1.5萬(wàn) 0
在時(shí)間、容量和復(fù)雜性方面對(duì)汽車行業(yè)的基本重組進(jìn)行預(yù)測(cè)
汽車銷量還會(huì)持續(xù)上升:盡管保有量下降,但汽車銷量將明顯增加。傳統(tǒng)車輛將長(zhǎng)時(shí)間滯留在保有量中。而相比之下,自動(dòng)性,尤其是共享自動(dòng)性車輛將會(huì)頻繁變革,導(dǎo)致銷...
2018-04-12 標(biāo)簽:汽車行業(yè)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6.4k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)筆記:冗余的數(shù)據(jù)對(duì)特征量進(jìn)行降維
分別基于上述兩種目標(biāo)的具體推導(dǎo)過(guò)程參見(jiàn)周志華老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)》P230。從方差的角度推導(dǎo)參見(jiàn)李宏毅老師《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程Unsupervised Lear...
2018-04-30 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí)
換一批
編輯推薦廠商產(chǎn)品技術(shù)軟件/工具OS/語(yǔ)言教程專題
| 電機(jī)控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動(dòng)駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
| BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
| 無(wú)刷電機(jī) | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
| 直流電機(jī) | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯(lián)網(wǎng) | NXP | 賽靈思 |
| 步進(jìn)電機(jī) | SPWM | 充電樁 | IPM | 機(jī)器視覺(jué) | 無(wú)人機(jī) | 三菱電機(jī) | ST |
| 伺服電機(jī) | SVPWM | 光伏發(fā)電 | UPS | AR | 智能電網(wǎng) | 國(guó)民技術(shù) | Microchip |
| Arduino | BeagleBone | 樹(shù)莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
| 示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
| OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
| C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
| Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
| DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |