目录 背景 观点 机器可以通过学习有了判断和思考能力 机器学习只是 机器智能的4个领域之一 但是我们无法理解机器智能的目的 如果机器智能等于人工智能 那么机器智能必须服务于全人类 所以机器人决策三原则太狭隘,要改进 思考(未定稿) 机器学习只是机器智能的一部分 背景 我正在研究机器学习,在研究的过程中发现, 这个东西其实很简单,被西方人搞复杂了, 我感觉大家在机器学习的"术" ...

特征图、感受野 L1、L2权重正则化 L1范数损失 L2范数 L2范数 和 格拉姆矩阵(内积) 在神经风格迁移中的应用 双线性插值   全卷积网络 矩阵乘法之内积、格拉姆矩阵(Gram matrix)、小批量矩阵乘法 通过预训练模型从样本数据中抽取特征值 softmax运算 余弦相似度/余弦相似性 含注意力机制的解码器进行⽮量化计算 机器翻译(使用含注意力机制的编码器—解码器...

1.1 人工智能概述 1 人工智能应用场景 2 人工智能小案例 案例一: 参考链接:https://quickdraw.withgoogle.com 案例二: 参考链接:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 案例三: 查看更多:https://deepdreamgenerator.com/ 3 人工智能发展必备三要素: 数据 算法 计算力 CPU,GPU,TPU 计...

聚类算法

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2020-02-29 00:45:39

日萌社 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)   6.1 聚类算法简介 1 认识聚类算法 使用不同的聚类准则,产生的聚类结果不同。 1.1 聚类算法在现实中的应用 用户画像,广告推荐,Data Segmentation,搜索引擎的流量推荐,恶意流量识别 基于位置信息的商业推送,新闻聚类,筛选排序 ...

支持向量机

人工智能  Sklearn  人工智能

  

2020-02-29 23:04:51

日萌社 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)   2.1 SVM算法简介 1 SVM算法导入 在很久以前的情人节,大侠要去救他的爱人,但魔鬼和他玩了一个游戏。 魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球,说: “你用一根棍分开它们?要求:尽量在放更多球之后,仍然适用。” SVM...

日萌社 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)   4.1 马尔科夫链 在机器学习算法中,马尔可夫链(Markov chain)是个很重要的概念。马尔可夫链(Markov chain),又称离散时间马尔可夫链(discrete-time Markov chain),因俄国数学家安德烈·...

日萌社 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)   2.5 浅层/深层神经网络 神经网络的表达能力 理解具有全连接层的神经网络的一个方式是:可以认为它们定义了一个由一系列函数组成的函数族,网络的权重就是每个函数的参数。如此产生的问题是:该函数族的表达能力如何?存在不能被神经网络表达的函数吗? 2.5...

日萌社 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)   2.4 神经网络最优化过程 2.4.1 最优化(Optimization) 2.4.1.1 梯度下降算法过程(复习) 目的:使损失函数的值找到最小值 方式:梯度下降 函数的梯度(gradient)指出了函数的最陡增长方向。梯度的方向走,函数增长得就...

日萌社 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)   2.3 分类器及损失 2.3.1 线性分类 现在,我们将开发一种功能更强大的图像分类方法,最终将其自然地扩展到整个神经网络和卷积神经网络。线性分类方法。这种方法来主要由两部分,一个函数将输入数据映射到一个类别分数,另一个就是损失函数来量化预测的分数...

日萌社 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)   3.2 深度学习正则化 3.2.1 偏差与方差 3.2.1.1 数据集划分 首先我们对机器学习当中涉及到的数据集划分进行一个简单的复习 训练集(train set):用训练集对算法或模型进行训练过程; 验证集(development set):利用...