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人工智能開發(fā)者
人工智能學(xué)術(shù)
人工智能開發(fā)者
輕松看懂機器學(xué)習(xí)十大常用算法
對ML的常用算法有個常識性的認識,沒有代碼,沒有復(fù)雜的理論推導(dǎo),就是圖解一下,知道這些算法是什么!
AI研習(xí)社
07月17日 15:52
ML
算法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
決策樹
人工智能開發(fā)者
開發(fā)者自述:我是這樣理解強化學(xué)習(xí)的
關(guān)于強化學(xué)習(xí)。
AI研習(xí)社
07月17日 15:34
強化學(xué)習(xí)
決策問題
監(jiān)督學(xué)習(xí)
非監(jiān)督學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者
深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時 GPU 溫度過高?輸入這幾行命令就能迅速降溫
GPU 如何降溫?
AI研習(xí)社
07月14日 14:57
GPU
英偉達
深度學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者
AI 大行其道,你準備好了嗎?—謹送給徘徊于轉(zhuǎn)行 AI 的程序員
人工智能越來越火,傳統(tǒng)程序員考慮轉(zhuǎn)行的也越來越多。
AI研習(xí)社
07月13日 11:33
程序員
機器學(xué)習(xí)
轉(zhuǎn)行
人工智能開發(fā)者
開發(fā)者自述:我是這樣學(xué)習(xí) GAN 的
開發(fā)者是怎樣學(xué)習(xí) GAN(生成對抗網(wǎng)絡(luò))的?
AI研習(xí)社
07月13日 10:35
GAN
生成對抗網(wǎng)絡(luò)
Ian Goodfellow
人工智能開發(fā)者
用 TensorFlow 讓你的機器人唱首原創(chuàng)給你聽
當你對一個機器人說:“我想要一種能夠表達出希望和奇跡的歌曲”。此時,發(fā)生了什么?
AI研習(xí)社
07月12日 18:43
tensorflow
人工智能開發(fā)者
CNN中的maxpool到底是什么原理?
maxpool以及其他各種池化到底都是什么意思?本文幫你理解。
AI研習(xí)社
07月12日 17:39
CNN
池化
人工智能開發(fā)者
一篇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編年史
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一共有幾種?又經(jīng)歷了怎樣的演變?
AI研習(xí)社
07月11日 15:03
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
LeNet5
VGG
AlexNet
人工智能開發(fā)者
詳解基于樸素貝葉斯的情感分析及 Python 實現(xiàn)
基于樸素貝葉斯的情感分類。
AI研習(xí)社
07月11日 11:37
樸素貝葉斯
情感分析
情感分類
人工智能開發(fā)者
深度學(xué)習(xí)自動編碼器還能用于數(shù)據(jù)生成?這篇文章告訴你答案
自動編碼器只能用于數(shù)據(jù)去噪和可視化降維么?
AI研習(xí)社
07月10日 11:33
自動編碼器
AutoEncoder
GAN
人工智能開發(fā)者
如何用 Caffe 生成對抗樣本?這篇文章告訴你一個更高效的算法
一文詳解如何用 Fast Gradient Sign 方法在 Caffe 中生成對抗樣本。
AI研習(xí)社
07月07日 15:41
CNN
Caffe
Fast Gradient Sign
對抗樣本
人工智能開發(fā)者
如何用 Python 從海量文本抽取主題?
文章太多不知道讀哪篇?可以試試非監(jiān)督機器學(xué)習(xí)中的 LDA(Latent Dirichlet allocation)方法。
AI研習(xí)社
07月06日 15:22
無監(jiān)督學(xué)習(xí)
LDA
主題抽取
主題建模
人工智能開發(fā)者
關(guān)于貝葉斯分類問題的一些思考和實踐
如何用貝葉斯公式處理分類問題?有哪些缺陷?
AI研習(xí)社
07月05日 15:11
貝葉斯
分類問題
TensorFlow
人工智能開發(fā)者
今日頭條成功的核心技術(shù)秘訣是什么?深度解密個性化資訊推薦技術(shù)
從“內(nèi)行”的角度解密個性化資訊推薦技術(shù)。
AI研習(xí)社
07月05日 12:24
推薦算法
今日頭條
深度學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者
深度學(xué)習(xí)下的醫(yī)學(xué)圖像分析(三)
本文將從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度討論深度學(xué)習(xí)
圖普科技
07月04日 12:58
深度學(xué)習(xí)
圖像識別
醫(yī)學(xué)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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