人工智能VS人类智慧：命运依然攥在人类手中 -- 知识铺
随着科技的飞速发展，人工智能已经从人类智慧的产物转变为全球热议的话题。不同于以往的技术发展，人工智能的兴起伴随着其在生活和工作中的应用，人们正在享受它带来的便利。然而，好莱坞电影中的科幻场景——机器人拥有智慧并占领地球，也让人们对未来充满了担忧。现实中，关于人工智能与人类智能的讨……
计算机视觉（Computer Vision CV）- AI全书 -- 知识铺 -- 知识铺
计算机视觉的重要性及概述 计算机视觉(Computer Vision)是人工智能的一个关键领域，旨在让机器能够解释和理解图像内容。这一技术模仿人类的视觉能力，对信息的获取和理解起着至关重要的作用。 为什么计算机视觉至关重要 人类视觉处理：人脑皮层大约70%用于处理视觉信息，这表明视觉是人……
隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation LDA）- AI全书 -- 知识铺 -- 知识铺
LDA模型及其背景介绍 模型概述 LDA（Latent Dirichlet Allocation），即潜在狄利克雷分配，是一种用于发现大型文本集合中隐藏主题结构的主题模型。自2002年被提出以来，LDA已经成为分析文本信息的标准工具，并衍生出了多种应用于不同数据类型的变种模型。 发展历史 论文发表：LDA由……
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）概述 -- 知识铺
什么是粒子群优化算法？ 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。 PSO模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。它是1995年由美国学者Eberhart和……
语音识别技术（Automatic Speech Recognition丨ASR）- AI全书 -- 知识铺 -- 知识铺
访问量 73 发表于 2023-03-16 更新于 2024-03- 20 11~15 分钟 阅读 语音识别是什么？他有什么价值，以及他的技术原理是什么？本文将解答大家对语音识别的常见疑问。 语音识别技术（ASR）是什么？ 机器要与人实现对话，那就需要实现三步： 机器要与人对话，需要实现3步 对应的便是“耳”、“脑”、“口”的工作，机器要听懂人类说话……
AI绘画教程之stable diffusion - Windows系统本地部署 -- 知识铺
本文介绍将stable diffusion部署在自己的Windows系统电脑上，使用更方便。 电脑配置要求 win10或win11操作系统，英伟达显卡4G及以上显存。 操作部署 注意：开始操作前先配置好网络。 第一步：安装python 打开Microsoft Store，搜索python，下载安……
判别式模型 Discriminative model - AI全书 (1) -- 知识铺 -- 知识铺
访问量 38 发表于 2023-03-15 更新于 2024-03- 18 5~6 分钟 阅读 百科介绍 百度百科（详情） 在机器学习领域判别模型是一种对未知数据 y 与已知数据 x 之间关系进行建模的方法。判别模型是一种基于概率理论的方法。已知输入变量 x ，判别模型通过构建条件概率分布 P(y|x) 预测 y 。 维基百科（详情） 判别模型，也称为条件模型，是一类用于统计……
判别式模型 Discriminative model - AI全书 -- 知识铺 -- 知识铺
简介 在机器学习领域，判别模型是对未知数据 y 和已知数据 x 间关系进行建模的方法。这些模型基于概率理论，给定输入变量 x，通过构建条件概率分布 P(y|x) 来预测输出 y。 判别模型的特点 依赖观察数据：判别分类器仅依赖于观察到的数据进行建模，并学习如何根据统计数据进行分类。 对分布假设较少：与生成模型相比……
学习向量量化（Learning vector quantization）- AI全书 -- 知识铺 -- 知识铺
学习向量量化简介 LVQ, 或称为学习向量量化（Learning Vector Quantization），是人工神经网络领域的一种算法。它旨在克服K邻近算法（K-Nearest Neighbors, KNN）的一个主要缺点：在使用KNN时，必须保存整个训练数据集以供后续预测使用，这可能导致存储和计算上的高成本。 LVQ提供了……
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA） -- 知识铺
线性判别分析 (LDA) 介绍 逻辑回归通常是处理两类分类问题的算法。然而，当我们面对多于两个类别的分类任务时，线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）成为首选的线性分类方法。 LDA 的模型表示 LDA 的模型非常直观，它主要依赖于数据的统计特性来为每个类别建立描述。对于单一输入变量，LDA 涉及以下统计量： 每……
