包含标签 人工智能 的文章

神经网络的激活函数总结

导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在 SIGAI 之前的公众号文章“ 理解神经网络的激活函数”中,我们回答了3个关键的问题: 为什么需要激活函数? 什么样的函数能用作激活函数? 什么样的函数是好的激活函数? 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上篇,在今天这篇文章中, SIGAI 将为大家介绍当前……

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面向机器学习数据平台的设计与搭建

机器学习作为近几年的一项热门技术,不仅凭借众多“人工智能”产品而为人所熟知,更是从根本上增能了传统的互联网产品。在近期举办的2018 ArchSummit全球架构师峰会上,个推首席数据架构师袁凯,基于他在数据平台的建设以及数据产品研发的多年经验,分享了《面向机器学习数据平台的设计与……

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深度学习必备的几款流行网络与数据集

一. 常用网络 深度学习相关的几个比较著名的网络,AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet。 从整体趋势来看,准确度越来越高,同时网络层数也越来越多,可以认为网络结构的复杂性带来效果的提高,而模型参数的数量并非越多越好,合适就好,参数数量太多可能会一定程度上导致过拟合问……

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诺奖得主点评人工智能其实就是统计学用了一个很华丽的辞藻

前言 人工智能其实就是统计学,只不过用了一个很华丽的辞藻,其实就是统计学。好多的公式都非常老,但是所有的人工智能利用的都是统计学来解决问题。”。 8月11日,2011年诺贝尔经济学奖获得者Thomas J. Sargent在由厚益控股和《财经》杂志联合主办主题为“共享全球智慧 引领未来科技”……

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如何将知识图谱特征学习应用到推荐系统

来源 | 微软研究院AI头条 将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题,近几年有很多研究人员在做相关的工作。目前, 将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方式——依次学习、联合学习、以及交替学习。 依次学习(one-by-one lea……

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感知机

整理人:张辽,厦门大学信科院 计算机技术专业 weChat: zhangliaobet 主要内容 1. 补充 1.1 最小二乘法的概率解释 2. 支持向量机 2.1 模型与策略 2.2 硬间隔最大化 2.2.1 函数间隔与几何间隔 2.2.2 间隔最大化原理 2.2.3 线性可分SVM学习算法——最大间隔法 2.2.4 最大间隔法示例 2.2.5 线性可分SVM学习的对偶算法 2.2.6 对偶学习算法示例 2.3 软间隔最大化(下) 3.……

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写在博士旅程之前前大疆创新技术总监杨硕

近日,大疆创新的YY 硕(杨硕)在知乎上发表了一篇文章引起了大家极大的关注。此文介绍了作者本人去卡内基梅隆大学机器人学院攻读机械工程和机器人学的博士学位之前的心路历程。经授权,机器之心对此文进行了转载。 在完成 RoboMaster 2018 总决赛和参与 Mavic 2 发布会后,我离开了在大疆创新的岗位,8 月 27 日开始在卡内……

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推荐系统特征构建新进展极深因子分解机模型

转载自 微软亚洲研究院 编者按:特征(features)的构建对推荐系统来说至关重要,直接关系到推荐系统的精准性。在传统的推荐系统中,高阶交叉特征通常由工程师手工提取,不仅人力成本高昂、维度空间极大,而且不可泛化。因此自动学习特征的交互是十分有必要的 ,但目前已有的相关工作学习的是隐式……

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观点机器学习新瓶装旧酒的数据统计

最近,关于深度学习和人工智能的一个梗在社交媒体上广为流传,认为二者只是墙上一道镶了崭新边框的裂缝,暗讽机器学习只是重新包装过的统计学,本质上是「新瓶装旧酒」。然而事实真的是这样吗?本文对这种看法提出了异议,认为机器学习 ≠ 数据统计,深度学习为我们处理复杂的非结构化数据问题做出了重大……

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我在机器学习踩过的坑现在告诉你怎么跳过去

大家好,我是 为人造的智能操碎了心 的智能禅师。 最近很多读者问本禅师: 转行机器学习需要注意哪些事情呢? 我想学习机器学习,需要学习哪些知识呢? 机器学习如何避免走弯路呢? 本禅师表示非常理解大家的需求。 人工智能(其实本禅师认为目前看来翻译成人造智能可能更直白一点)毫无疑问,已经是科技趋势,……

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