• 推荐系列(六):深层神经网络模型(2)

    要了解有关负抽样的更多信息,请参阅 Bengio和Senecal,自适应重要性抽样以加速神经概率语言模型的训练。矩阵分解(FM)VS SOFTMAX DNN模型解决了矩阵分解的许多限制,但通常训练和预测的代价更高。下表总结了两种...
    文章 2019-08-13 1077浏览量
  • 生物智能与AI——关乎创造、关乎理解(上)

    事实上,我们目前缺乏工程设计原则,来解释像大脑一样复杂的传感,通信,控制和记忆网络可以在5亿年的时间内不断扩大规模和复杂性,同时永远不会失去在动态环境中自适应运行的能力。因此,AI从大脑的系统级结构中...
    文章 2018-12-14 1220浏览量
  • 头一回见!提升10倍效率,阿里给业务校验平台插上了AI...

    但是在实际中,观察到的数据在很多时候是受到异常污染的,所以除了低秩矩阵外,我们还需要使用一个稀疏矩阵来表示受污染的情况:稀疏矩阵中的非零值表示该行数据不满足某些线性规律,零值表示为正常数据。...
    文章 2018-12-12 15955浏览量
  • 2019年深度学习的十大预测

    我还期望在科学探索中看到这种涉及复杂的自适应系统应用(即天气、流体模拟、化学和生物学)。这方面的进步将对科学进步产生深远的影响。5.混合模型在预测中的应用 深度学习在提供高维系统预测方面发挥出优势。然而...
    文章 2019-01-26 2164浏览量
  • 《云计算:原理与范式》一3.10 企业对企业集成服务

    表示从静态的B2B方法到新的动态的B2B集成游戏规则的转变,可以自适应行为并对任何意外干扰作出反应,可以允许快速配置和定制并管理和节制端到端业务流程使用的日益复杂性。电子数据交换(EDI)转换器和受管文件...
    文章 2017-08-01 989浏览量
  • 深度学习之四大经典CNN技术浅析|硬创公开课

    本次公开课内容主要节选作者《TensorFlow实战》第6章关于这四大CNN网络实现方式可参考作者新书《TensorFlow实战》其中有这几种网络的详细实现步骤。嘉宾介绍 黄文坚PPmoney 大数据算法总监谷歌 TensorFlow 贡献者...
    文章 2017-08-01 2401浏览量
  • 对话院士张钹:人工智能创业如何避免昙花一现

    面对这些机遇,我们该如何利用这样的机会,如何真正地利用好人工智能技术避免出现昙花一现的结果成为了我们现在急需要解决的问题。在清华人工智能论坛上,张院士作了主题为《人工智能技术引领创新与创业》的演讲。...
    文章 2017-05-02 1461浏览量
  • 一文看懂自动驾驶中应用的机器学习算法

    AdaBoost需要经过多次迭代才能创造出强学习器,它具有自适应性。学习器将重点关注被分类错误的样本,最后再通过加权将弱学习器组合成强学习器。AdaBoost帮助弱阈值分类器提升为强分类器。上面的图像描绘了如何在一个...
    文章 2018-01-22 1031浏览量
  • 独家|一文读懂深度学习

    Adagrad的优化过程也是基于梯度的,该优化方法可以对每一个参数逐一自适应不同的学习速率,对于比较稀疏的特征以较大的学习率更新,对于非稀疏的特征则用较小的学习率更新。这种自适应的过程是通过利用累积梯度来...
    文章 2017-08-01 2247浏览量
  • 【深度学习卡住了】技术缺陷根本无法解决,算法领域...

    我们现处在基于这些技术的商业爆炸式发展的最初阶段,比如通过聊天机器人大大简化客户互动、新的个人便利应用(比如个人助理和Alexa),以及私家车中的二级自动化(比如自适应巡航控制、避免事故制动和车道维护)。...
    文章 2018-03-26 2158浏览量
  • 大咖|英特尔中国研究院院长宋继强:我们是如何与...

    这是英特尔推出的业内首款可以自我学习的芯片,可以帮助我们解决很多具备挑战性的问题,比如图像的稀疏编码,对于复杂约束的满足,比如做填字游戏、速读,复杂模式的匹配、动态学习和适应的过程,IT系统怎么可能快速...
    文章 2017-11-22 3202浏览量
  • 带你读《计算机网络问题与解决方案:一种构建弹性现代...

    也就是说,发送方必须谨慎地发送格式正确的数据报,而接收方必须接收它能够解释的任何数据报(例如,不反对意义明确的技术错误)。协议中的字典即面向符号和操作的数字模式表。也许最常用的数字字典是字符编码。表2-...
    文章 2019-11-07 664浏览量
  • 一份数据科学“必备”的数学基础清单

    在本文中,我们将讨论想成为一名优秀的数据科学家应该掌握的基本数学知识,以便在各个方面都能很好地适应。介绍 有时候,作为一名数据科学家(甚至是团队的初级分析师),你必须全心全意地学习那些基础的数学知识,...
    文章 2018-08-18 4117浏览量
  • 独家|一文读懂优化算法

    自学习和自适应能力:BP神经网络在训练时,能够通过学习自动提取输出、输出数据间的“合理规则”,并自适应的将学习内容记忆于网络的权值中。即BP神经网络具有高度自学习和自适应的能力。泛化能力:所谓泛化能力是指...
    文章 2017-10-10 2269浏览量
  • 《HBase权威指南》一1.3 非关系型数据库系统Not-Only...

    这一主题在第9章里有更详细的介绍,主要阐述了如何充分利用HBase的特性去解决实际问题。让我们来看一个例子,理解传统的关系数据库模型转到列式存储的HBase的几点基本原则。再来看看HBase短网址,即Hush,Hush允许...
    文章 2017-05-02 2698浏览量
  • 打散算法的三种解决方案及其选型场景

    其中横坐标表示输出数据的规模,纵坐标表示运行的时间(单位:ms)可以看出,在一定数据范围内,滑动窗口法拥有极大的优势,但是性能与窗口大小也有极大关系,如果窗口范围过大,冲突就多,交换速度会极大下滑。...
    文章 2020-08-20 1997浏览量
  • 香港科技大学杨强教授:深度学习如何才能更靠谱?

    把一个模型迁移到不同的领域,就会发现它的准确率会大量下降,如何防止这一点,我们就需要模型本身具有自适应的能力,能够自带迁移能力。个性化。我们整个的社会,我们的应用在向一个个性化的方向发展,有了云端,有...
    文章 2017-08-01 1497浏览量
  • Spark入门实战系列-8.Spark MLlib(上)-机器学习及...

    常见的回归算法包括:最小二乘法(Ordinary Least Square),逻辑回归(Logistic Regression),逐步式回归(Stepwise Regression),多元自适应回归样条(Multivariate Adaptive Regression Splines)以及本地散点...
    文章 2017-11-15 1453浏览量
  • 2016年人工智能领域的总结与思考:未来将面临的五大...

    知识图谱虽然能在小的特定领域解决一部分数据稀疏问题,但图谱本身也有稀疏的问题,并且依赖人工构建,规模有限。迁移学习也能够发挥一定作用,但目前还没有把这些解决技术整合起来,形成一个完整的智能体系的理论...
    文章 2017-08-01 896浏览量
  • 带你读《数据挖掘导论(原书第2版)》之二:数据

    例2.4 线段长度 考虑图2.1,它展示了一些线段对象和如何用两种不同的方法将这些对象的长度属性映射到整数。从上到下,每条后继线段都是通过最上面的线段自我添加而形成的。这样,第二条线段是最上面的线段两次相连...
    文章 2019-11-18 3434浏览量
  • 深度学习大神Yoshua Bengio经典前瞻演讲,帮你打通...

    考虑将自适应程序与充当生成模型的一个采样程序相结合所产生的整体影响 采样结果可以通过以下步骤得到评估(不参考某种潜在的概率模型) 退火MCMC(Tempered MCMC) 高温退火有助于估计对数似然值 考虑不同温度条件下...
    文章 2017-08-01 1496浏览量
  • 带你读《终身机器学习(原书第2版)》之二:相关学习...

    它在自然语言处理中通常也称为领域自适应(domain adaptation)。迁移学习通常涉及两个领域:源域(source domain)和目标域(target domain)。虽然可以有多个源域,但是现有的研究几乎都只使用一个源域。源域通常...
    文章 2019-11-14 886浏览量
  • 带你读《终身机器学习(原书第2版)》之三:终身监督...

    首先,我们使用一个例子说明为什么跨任务信息共享是有用的,以及这种信息共享如何用于LSL。这个例子涉及产品评论情感分类,其任务是构建一个分类器,以便对评论表达的是正面或负面意见进行分类。在传统的设置中,...
    文章 2019-11-14 1425浏览量
  • 独家|一文读懂自然语言处理NLP(附学习资料)

    从目前汉语分词研究的总体水平看,F1值已经达到95%左右,主要分词错误是由新词造成的,尤其对领域的适应性较差。下面主要介绍一下中文分词存在的主要问题和分词方法。1.问题 1.1 歧义切分 切分歧义处理包括两部分...
    文章 2017-10-13 3582浏览量
  • 深度解析:一文看懂CVPR 2017五大研究前沿

    矩阵的低秩稀疏分解是经典机器学习方法,假设一个大规模矩阵可分解为两个或多个低维度矩阵的乘积与一个稀疏矩阵的和,从而大大降低原矩阵表示元素个数。在这篇由优必选悉尼AI研究所、新加坡理工大学和悉尼大学共同...
    文章 2018-01-01 2413浏览量
  • 手把手教你从零搭建深度学习项目(附链接)

    L1 正则化可以产生更加稀疏的参数,这有助于解开底层表示。由于每个非零参数会往成本上添加惩罚,与 L2 正则化相比,L1 更加青睐零参数,即与 L2 正则化中的许多微小参数相比,它更喜欢零参数。L1 正则化使过滤器更...
    文章 2018-05-14 6268浏览量
  • 深度学习在目标跟踪中的应用

    (3)在目标跟踪非常重要的模型更新策略上,该论文采取限定阈值的方式,即当所有粒子中最高的confidence低于阈值时,认为目标已经发生了比较大的表观变化,当前的分类网络已经无法适应,需要进行更新。小结:DLT作为...
    文章 2017-08-01 1105浏览量
  • 这份深度学习课程笔记获吴恩达点赞

    在完成训练后,我们可以分析误差的来源而改进性能,包括发现错误的标注、不正确的损失函数等。11.训练集、开发集与测试集 上图展示了三个分割数据集及其表现所需要注意的地方,也就是说如果它们间有不同的正确率,...
    文章 2018-03-12 3138浏览量
  • Linux 文件同步工具——rsync

    ignore errors#忽略IO错误 secrets file=etc/rsyncd.secrets#密码存在哪个文件 comment=linuxsir home data#注释可以自己定义 exclude=beinan/samba/ 注:exclude是排除的意思,也就是说,要把/home目录下的...
    文章 2014-06-16 3238浏览量
  • 数学之美:平凡又神奇的贝叶斯方法

    然后,我们对这有限的几个猜测做一个 top-down 的预测,看看到底哪个对于观测数据(即错误单词)的预测效力最好,而如何衡量预测效率则就是用贝叶斯公式里面的那个 P(h)*P(D|h)了——虽然我们很可能使用了一些启发法...
    文章 2017-05-02 1146浏览量
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