• 错误理解的人工神经网络(三)!

    前两个问题可以通过使用梯度下降变种包括动量梯度下降(速传),涅斯捷罗夫的加速动力(NAG)梯度下降的自适应梯度算法(AdaGrad),弹性传播(RPROP)以及均方根传播(RMSProp)来解决。从下面的图片可以看出,经典...
    文章 2018-06-25 4913浏览量
  • 淘宝如何保障业务稳定性——诺亚(Noah)自适应流控

    诺亚(Noah)自适应流控解决方案 基于自动控制算法解决了人工限流配置疏漏或过时的痛点,大幅提升应用抵抗流量冲击的能力。在刚过去的双11中,诺亚(Noah)保障了大量业务应用系统,有超过 15K 的容器大规模部署;稳定...
    文章 2019-11-28 1308浏览量
  • 细数从Al算法到产品化落地的八大鸿沟

    如何避免人为的局限和错误,是AI数据准备必须要解决的问题。3.模型训练在确保数据质量之后,还要进行复杂的模型训练,而对于模型参数的调整,经常出现困难。复杂的训练过程和调优过程,将大量的传统行业开发者挡在...
    文章 2021-02-18 155浏览量
  • A》一一2.4 R语言中的遗传算法

    它是一种高效、并行、全局搜索的方法,它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程,计算出全局最优解。遗传算法的操作使用适者生存的原则,在潜在的种群中逐次产生一个近似最优解的...
    文章 2017-05-02 3049浏览量
  • 人工神经网络:一些误解(四)

    随着时间的推移它们对动态问题是自适应,可以使用多解元启发式优化算法来跟踪随时间变化的局部最优解。另一种算法是多群优化算法,即粒子群优化的一个衍生物。此外,具有增强的多样性或内存的遗传算法也可以证明在...
    文章 2018-06-29 2622浏览量
  • 一套自适应学习系统应该包括哪些环节?

    所以当很多人关注点还在如何找到学生的问题时,其实真正关键点还是,找到了问题之后,如何解决这个问题,所谓自适应学习的核心,依然是做好教学。好的教学,没有自适应,依然是一个好产品。好的自适应,没有好的教学...
    文章 2017-08-01 1154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 2240浏览量
  • 可用于实时应用的启发式搜索

    现有的启发式搜索算法不能在找到完整的解决方案之前采取行动,所以它们不适用于实时应用。因此我们提出了一种极大极小前向搜索(minimax lookahead search)的特殊情况来处理这一问题,还提出了一种能显著提升该算法...
    文章 2017-08-01 1096浏览量
  • 成为顶尖算法专家需要知道哪些算法

    多元自适应回归样条(MARS);局部估计的散点图平滑(LOESS);基于实例的算法 该类算法解决实例训练数据的决策问题。这些方法构建了示例数据的数据库,它需要将新数据与数据库进行比较。为了比较,我们使用相似性...
    文章 2018-10-11 2301浏览量
  • 互联网产品经理需要懂哪些机器学习知识?

    事实上,你需要给它创建一个数据模型,即“学习算法”(Learning algorithm),而算法的核心就是一个有关“错误”的概念——学习算法试图将错误概率最小化。机器学习的学习任务可以大致分为两类:“监督学习”...
    文章 2018-01-03 1086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 1023浏览量
  • Pedro Domingos深度解析机器学习五大流派中主算法精髓

    遗传算法的这些性质,已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。遗传操作是模拟生物基因遗传的做法。在遗传算法中,通过编码组成初始群体...
    文章 2017-08-02 1111浏览量
  • 水泥行业解决方案

    模型自适应:可基于实时工况的变化和实时数据进行自适应学习,能够在线更新优化模 型,具备极强的现场适应性,响应复杂多变的产线工况;相关案例东华水泥:东华每年的单产线耗电量高达8千万度,耗煤量高达20万吨标煤,...
    文章 2021-03-10 187浏览量
  • 成为顶尖算法专家需要知道哪些算法

    多元自适应回归样条(MARS);局部估计的散点图平滑(LOESS);06 基于实例的算法 该类算法解决实例训练数据的决策问题。这些方法构建了示例数据的数据库,它需要将新数据与数据库进行比较。为了比较,我们使用相似性...
    文章 2018-10-26 1441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 1439浏览量
  • 机器学习算法集锦

    多元自适应回归样条(Multivariate Adaptive Regression Splines,MARS) 本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing,LOESS) 回归算法详解:机器学习算法之回归算法 人工神经网络 人工神经网络是...
    文章 2017-02-20 10102浏览量
  • Andrew Ng深度学习课程笔记

    他还解释说,dropout只不过是L2正规化的一种自适应形式,这两种方法都有相似的效果。第7课:为什么规范化工作?Ng通过一个在归一化和非归一化轮廓图上遍历逐渐下降的例子证明了一个问题,即,为什么归一化倾向于通过...
    文章 2018-03-16 2345浏览量
  • 数据挖掘技术

    神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类:以感知机、bp反向传播模型、...
    文章 2013-12-19 1362浏览量
  • 人工智能应用于网络安全上的局限与未来

    但是,AI技术必须能够自适应复杂困难场景,比如人脸被部分遮挡,或者光线不足以保证图像精度而错误接受率又很低之类的。英国阿尔斯特大学教授,IEEE高级会员 Kevin Curran 博士举出了苹果 Face ID 中AI应用的例子: ...
    文章 2018-06-06 4419浏览量
  • UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树:神经网络与...

    【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作,将神经网络与决策树结合在一起,提出了一种新的自适应神经树模型ANT,打破往局限,可以基于BP算法做训练,在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。...
    文章 2018-07-24 1894浏览量
  • AI如何改变教育?机器学习教父、好未来、松鼠AI等大佬...

    关于新技术如何改善自适应教学,他认为对话系统很适合自适应教育,虽然现在的对话系统相对简单,随着技术发展对话系统还有很大进步空间,将有助于老师和学生进行更开放的讨论。大脑科学同样是一种非常重要的能够影响...
    文章 2019-05-25 1048浏览量
  • 吴恩达机器学习课程记录

    看看哪些结果被算法错误分类,这过程能启发你构造新的特征变量,或者告诉你:现在这个系统的短处,然后启发你如何去提高它 看分类器对哪一组邮件的预测误差最大,并着手优化。思考怎样能改进分类器。例如,发现是否...
    文章 2020-04-03 619浏览量
  • 《R语言机器学习:实用案例分析》——2.3节算法家族

    除了线性回归,还有逻辑回归、逐步回归、多元自适应样条回归(MARS)等大量有监督回归学习算法。2.3.1.2 K近邻(KNN)K近邻或KNN算法不管在实现上,还是在易于理解方面都是最简单的算法之一。它们是另一种帮助我们...
    文章 2017-05-02 1594浏览量
  • 干货|关于机器学习的知识点,全在这篇文章里了

    强化学习:介于监督和无监督之间,当答案不正确时,算法被告知,如何改正则不得而知,算法需要去探索,试验不同情况,直到得到正确答案,强化学习有时称为伴随评论家的学习,因为他只对答案评分,而不给出改进建议。...
    文章 2019-08-29 2764浏览量
  • 什么是机器学习?为什么它如此重要?

    学习算法收到了一系列有着对应正确输出的输入,且算法通过对比实际输出和正确输出进行学习,以找出错误。然后相应的进行模型修改。通过分类,回归,预测和梯度提高的方法,监督学习使用模式来预测额外的未标记数据的...
    文章 2017-08-01 1538浏览量
  • 第四范式胡时伟:如何以产品化最快实现AI商业价值?...

    假如有了高适应性的算法对于既可以用线性数据也可以用离散数据的情况就用连续值和离散值同时训练的算法降低门槛。第三是高适应算法比如线性分型、嵌入式的高维模型。第四是性能的优化和实际性能参数。自动调参和...
    文章 2017-07-03 1509浏览量
  • 我从吴恩达深度学习课程中学到的21个心得:加拿大银行...

    他还解释了dropout只不过是L2正则化的一种自适应形式,而这两种的效果类似。心得7:为什么归一化(normalization)有效?吴恩达展示了为什么归一化可以通过绘制等高线图(contour plots)的方式加速优化步骤。他详细...
    文章 2017-12-07 3714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 2147浏览量
  • 学界|人工智能的圣杯:关于可解释AI(XAI)的一切

    错误的客户流失预测会使企业失去一个重要的客户,而错误的金融交易分类会使企业蒙受资金损失。实际上,客户对人工智能模型的精确度不是特别在意,他们更担心的是数据科学家们无法解释的一个问题:“我如何相信它做出...
    文章 2018-11-15 1442浏览量
  • 机器学习开发者的现代化路径:不需要从统计学微积分...

    工具可以不断变化,但过程必须是自适应的。考虑到该领域对算法的痴迷,总会有新的、强大的算法从学术界产生。选择一个系统的、可重复的过程,你可以始终如一地用它来提供结果 很多伟大的流程,包括一些旧的流程,...
    文章 2017-05-02 1296浏览量
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