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16并不是一个很大的数字。那么，在64个时钟周期内，计算一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），使其能够从16...
如果你在网上搜索机器学习，你会找到大约20500万个结果。确实是这样，但是要找到适合每个用例的描述或定义并不容易，然而会有一些非常棒的描述或定义。在这里，我将提...
在隐藏层中会使用tanh激活函数，而在输出层中则会使用sigmod函数。在两种函数的图中都很容易找到信息。下面直接执行函数。
采用的数据集是sklearn中的breast cancer数据集，30维特征，569个样本。训练前进行MinMax标准化缩放至[0,1]区间。按照75/25比例...
从广义上讲，人工智能涉及机器做一些只有人才能做到的事情。也就是说，计算机科学家不同意几年前的某些计算能力是否可以构成人工智能。如今，许多这些功能可能仅仅只被称为...
导读： 这篇文章中作者尝试将 15 年的自然语言处理技术发展史浓缩为 8 个高度相关的里程碑事件，不过它有些偏向于选择与当前比较流行的神经网络技术相关的方向。我...
不同于 MapReduce 将中间计算结果放入磁盘中，Spark 采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘 IO，并通过并行计算 DAG 图的优化，减少了...
深度神经网络（DNN）如今已经无处不在，从下围棋到打星际，DNN已经渗透到图像识别、图像分割、机器翻译等各种领域，并且总是表现惊艳。
如果说在机器学习领域有哪个优化算法最广为认知，用途最广，非梯度下降算法莫属。梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法，比如在线性回归里我们可以用最小二乘法去解...
在某些时候，你也许曾问过自己，人工神经网络的参数的来源是什么？权重的目的是什么？如果不用偏差（bias）会怎样？
注：在英语中，error和deviation的含义是一样的，所以Mean Absolute Error也可以叫做Mean Absolute Deviation(...
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大部分知识图谱使用RDF描述世界上的各种资源，并以三元组的形式保存到知识库中。 RDF（ Resource Description Framework， 资源描...
在机器学习的时代，AI智能补全代码早已不是梦想，各种IDE和插件都在努力帮助程序猿减少击键次数，延长键盘寿命（雾。
我们大多数人可能都知道ResNet的成功，它是2015年ILSVRC图像分类、检测和定位的大赢家，也是2015年MS COCO检测和分割的大赢家。它是一个巨大的...
未经训练的神经网络模型很像新生儿: 他们被创造出来的时候对世界一无所知(如果考虑到认识论理论的话)，而且只有通过接触这个世界，也就是后天的知识，才会慢慢提高它们...
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作...
神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务，很多人都对此表示惊叹。例如，著名的手写体数字识别教程很容易执行，但其背后的逻辑...
在机器学习和统计领域，线性回归模型是最简单的模型之一。这意味着，人们经常认为对线性回归的线性假设不够准确。
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