• 机器学习:有监督和无监督之间有什么区别

    在这篇文章中,我们将探讨有监督和无监督学习,这是机器学习算法的两个主要类别。每个子集由许多适合各种任务的不同算法组成。关于机器学习的快速笔记 在深入研究有监督和无监督学习之前,我们先来了解一下什么是...
    文章 2020-06-05 463浏览量
  • 通用词向量、句向量研究现状

    除了通常选择最佳神经网络模型之外,InferSent的成功也提出了以下问题哪些监督训练任务训练那些能更好地概括下游任务的语句嵌入?多任务训练(Multi-task learning)可以被看作是Skip-Thoughts、InferSent和相关的...
    文章 2018-05-20 3314浏览量
  • 机器学习:有监督和无监督之间有什么区别

    在这篇文章中,我们将探讨有监督和无监督学习,这是机器学习算法的两个主要类别。每个子集由许多适合各种任务的不同算法组成。关于机器学习的快速笔记 在深入研究有监督和无监督学习之前,我们先来了解一下什么是...
    文章 2020-06-02 659浏览量
  • 机器学习温和指南

    取决于你想要解决的问题,我们将使用到几百,几千,几百万甚至上亿的训练样例。而且,保持样例的质量也至关重要,如果你向算法中输入了错误的样例,得到良好结果的可能性降低。收集大量的优质数据来训练机器学习...
    文章 2017-05-02 1303浏览量
  • 问答Goodfellow:没有样例能不能训练机器学习算法?

    多数深度学习算法都需要数千或数百万添加标签的样例才能获得想要的结果,而对抗网络的出现有助于减少数据需求。从本质上讲,人工智能可以通过模仿“专家”——也就是GAN中的辨别者——来学习复杂的任务。GAN可以训练...
    文章 2018-01-01 728浏览量
  • 2020 年,我们将直面 AI 落地问题

    多模态与知识图谱的结合,利用基于有监督深度学习的模型分别理解各个模态,同时结合知识图谱深入理解多模态中各模态的内部关系,进而提供更准确高效的方案。目前无论单模态内容理解还是多模态内容理解,都是以数据...
    文章 2020-01-07 383浏览量
  • 万万没想到,枯燥的“机器学习”还可以这样学!

    在小时候,我们大多数采用的是有监督的机器学习。比如,父母拿着各种各样的水果教我们:“这是苹果,这是桔子”。动画片和故事书经常告诉我们:哪些是好人,哪些是坏人。于是,我们最常用的就是二分类算法:大/小...
    文章 2018-06-13 3193浏览量
  • 想知道机器学习掌握的怎么样了吗?这一份自测题

    可是训练这么大量的数据集会很多困难,一下哪些步骤可以有效地训练模型?A.我们可以从数据集中随机选取一些样本,在样本上构建模型 B.我们可以尝试联机机器学习算法 C.我们可以用主成分分析来减少特征 D.B 和 C E....
    文章 2017-10-24 851浏览量
  • 一份自测题(附答案和解析)

    可是训练这么大量的数据集会很多困难,一下哪些步骤可以有效地训练模型?A.我们可以从数据集中随机选取一些样本,在样本上构建模型 B.我们可以尝试联机机器学习算法 C.我们可以用主成分分析来减少特征 D.B和C E.A...
    文章 2016-11-26 10217浏览量
  • Ian Goodfellow和Papernot半年三篇博文,对机器学习的...

    实际上,两人合作的论文「Semi-supervised Knowledge Transfer for Deep Learning from Private Training Data」-雷锋网(用半监督知识迁移解决深度学习中训练数据隐私问题),就在ICLR2017上拿到了最佳论文奖。...
    文章 2017-08-01 905浏览量
  • 深度学习在2016年都有哪些主要研究进展?(附开源平台...

    该组织的目标是确保人工智能技术能面向尽可能多的用户,而且通过研究进展的跟进,了解是否会出现超人工智能。另一方面,亚马逊、DeepMind、谷歌、Facebook、IBM 和微软还在人工智能方面签订了合作关系,其目标是增强...
    文章 2017-08-01 1368浏览量
  • “强化学习之父”萨顿:预测学习马上要火,AI将帮我们...

    监督学习中,学习只发生在一个特殊的训练阶段,这个阶段中会出现一个正常情况下不会出现的监督或教学信号。例如,语音识别目前通过监督学习来完成,需要使用大量的语音数据集和正确的文本内容。这些文本内容就是一...
    文章 2018-01-01 2447浏览量
  • 手把手教你数据不足时如何做深度学习NLP

    几个月前,我试图解决文本分类问题,即分类哪些新闻文章与我的客户相关。我只有几千个标记的例子,所以我开始使用简单的经典机器学习建模方法,如TF-IDF上的Logistic回归,但这个模型通常适用于长文档的文本分类。在...
    文章 2018-10-28 2230浏览量
  • 亚马逊全面发力AI,推机器学习托管服务、四项新工具,...

    你可以直接用预装好的监督学习或者无监督学习算法,也可以自己用Docer容器引擎训练一个模型。这种训练可以数十倍地处理实例,这样搭建模型的速度就超快的。训练的数据从S3(全称Amazon Simple Storage Service)读取...
    文章 2018-01-01 922浏览量
  • 吴恩达机器学习课程记录

    为什么会出现过拟合 那些高次项导致了过拟合的产生,所以如果能让这些高次项的系数接近于 0 的话,就能很好的拟合。解决方法 丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征。可以是手工选择保留哪些特征,或者使用一些模型...
    文章 2020-04-03 619浏览量
  • 关于深度学习,这些知识点你需要了解一下

    最后,通过误差反向传播的监督训练微调所有层,使得这种通过无监督学习进行的初始化比随机初始化更好。受限玻尔兹曼机和深度信念网络 其中一种无监督算法是受限玻尔兹曼机(RBM),可用于预训练深层信念网络。RBM...
    文章 2018-05-31 3054浏览量
  • 有哪些分类?到底什么用?终于人讲明白了

    那么机器学习都能解决哪些问题?让我们回归本质,探讨一下机器学习最基础知识及应用。作者:沙伊·沙莱夫施瓦茨(Shai Shalev-Shwartz)、沙伊·本戴维(Shai Ben-David)如需转载请联系大数据(ID:hzdashuju) 01 ...
    文章 2019-09-21 2063浏览量
  • 人类太多余?且慢,先听AI科学家详解AlphaGo Zero的...

    孙剑说:“如果仔细看这个系统,它还是有监督的。它的监督不是来自棋谱,而是围棋规则所决定的最后谁输谁赢这个信号。“从这个意义上说,它不是百分之百绝对的无师自通,而是通过这个规则所带来的监督信号,它是一种...
    文章 2018-01-17 553浏览量
  • 深度学习让系统“看”懂短视频内容

    第二,短视频内容未知,现实生活中场景是很复杂的,尤其对于UGC内容,我们无法知道用户上传的视频中主体和场景可能有哪些,它的行为是无法预测的;第三是时效性,在不同的时间段内视频的主题、场景以及行为是不同的...
    文章 2017-12-28 2761浏览量
  • 利用标签相关性来处理分类问题

    你用了哪些监督学习方法?比赛模型集成了包括11种当前流行的卷积网络:融合了不同数量的参数、层数的ResNet和DenseNet,另外还有Inception和SimpleNet模型。在替换了最后的输出层以满足比赛的输出之后,我微调了这些...
    文章 2017-10-24 1525浏览量
  • 【2018展望Top10】GAN应用落地,NLP急需突破

    这引发了一个之前一般人很期待但是同时又认为很难完成的问题:机器能够不依赖有监督方式的训练数据或者极少的训练数据自我进化与学习吗?如果真的能够做到这一点,那么是否意味着机器快速进化并淘汰人类?第二个...
    文章 2018-01-08 5239浏览量
  • 深度解读:GAN模型及其在2016年度的进展

    GAN在2016年得到了几乎全方位的研究,包括其训练技巧与模型架构改进,理论扩展与实际应用问题等多个角度,都大量成果出现,难以全部一一列出。下面仅选取其中较为突出的或者被广泛关注和研究的部分工作进行介绍。...
    文章 2017-08-01 1611浏览量
  • 成为顶尖算法专家需要知道哪些算法?

    基本上,在监督机器学习中,输入数据被称为训练数据,并且具有已知的标签或结果,例如垃圾邮件/非垃圾邮件或股票价格。在此,通过训练过程中准备模型。此外,还需要做出预测。并且在这些预测错误时予以纠正。训练...
    文章 2018-10-11 2301浏览量
  • 科学领域中的深度学习一览

    这是一个前途的进步,它助于验证使用无监督神经网络来训练真实数据。我们继续使用意外背景事件的实验数据来改进网络架构,并确定哪些特征对神经网络重要。等技术进一步发展,我们将其应用于分离锂-9背景的...
    文章 2017-06-01 807浏览量
  • CCAI 2017 日本理化学研究所...弱监督机器学习的研究进展

    所以说PU可能是会为负的,因为这个是会一个负号,通常是应该是负号的,但可能这个差会是负的,特别是对于可扩展性较高的模型来说,比如说像深度网络是会出现这个情况。我们看到,对于非负类的PU分类,先从虚线的...
    文章 2017-07-25 1596浏览量
  • NeurIPS 2017 论文 2018 年引用量排名揭晓,这里是...

    Capsule 这样的网络结构在符合人们「一次认知多个属性」的直观感受的同时,也带来另一个直观的问题,那就是不同的胶囊应该如何训练、又如何让网络自己决定胶囊间的激活关系。Hinton 这篇论文解决的重点问题就是...
    文章 2018-12-19 577浏览量
  • 一文助你解决90%的自然语言处理问题(附代码)

    正如 Richard Socher 在下文中概述的那样,找到并标记足够多的数据来训练模型通常更快、更简单、更便宜,而非尝试优化复杂的无监督方法。Richard Socher 的小建议 第 2 步:清理数据 我们遵循的首要规则是:「你的...
    文章 2018-02-05 7464浏览量
  • 深究机器学习的软肋:难以防范的对抗攻击,让机器产生...

    对抗范例让我们看到,很多现代机器学习算法会以令人惊奇的方式被攻破,这些机器学习的失败显示,即使简单的算法也会出现与设计者意图相悖的表现。我们鼓励机器学习研究者参与进来,设计防御对抗范例的方法,消除设计...
    文章 2018-03-14 927浏览量
  • 基于新标注模式的实体和关系联合抽取方法|每周一起读

    语料和测试语料采用另外一个远程监督实体关系联合抽取的标注数据,关系类型 24个,训练 353k 个三元组,测试集 3880 三元组。最后比较了 3 组 9 个模型的结果,总得来说,联合抽取比 pipelind 的方法好,...
    文章 2017-08-01 2830浏览量
  • 互联网产品经理需要懂哪些机器学习知识?

    在实际应用中也会出现出现一定的交叉范围。Part 2 机器学习在产品实践中的应用 通常来讲,做机器学习产品的技术团队注重的是发掘和分析数据、建立数据管道、特征工程、选择及优化算法、避免过拟合、运行离线评估、并...
    文章 2018-01-03 1086浏览量
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