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研究者们致力
机器学
机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计深度森林
因此,他们探索了基于非可微模块构建深度模型的可能性,即深度森林。. 这是一种决策树集合方法,其具有比深度神经网络少得多的超参数,并且其模型复杂性可以以数据相关的方式自动确定。. 实验表明,其性能对于超参数设置非常稳健,因此在大多数情况下软决策树
软决策树作为模糊决策树的一类,通过结合了树的生长和修剪来确定软决策树的结构,并对树进行了修正来提高它的泛化能力。相比较于标准决策树,软决策树的分类结果更准确。此外,一项全球模型方差研究显示,软决策树的方差远低于标准树,这是提高准确度的直接原因。 独家专访深势科技:「多尺度建模+机器学习」攻克 …TRANSLATE THIS PAGE 独家专访深势科技:「多尺度建模+机器学习」攻克传统分子模拟瓶颈,驱动多行业应用. 近几年, 人工智能 与其他学科交叉研究正在飞速发展,国内外也涌现出一批新兴初创公司,涵盖了医药、材料等各个行业。. 北京深势科技有限公司(「深势科技」)就是ADAMAX优化器
简介.
Adamax是Adam的一种变体,此方法对学习率的上限提供了一个更简单的范围,更多详细的基本内容,请参照词条Adam。. 在Adam中,单个权重的更新规则是将其梯度与当前和过去梯度的L^2范数(标量)成反比例缩放。. 而作者又将基于L^2范数的更新规则泛化到基于L^p分层强化学
分层强化学习是强化学习领域中的一个分支。传统强化学习通过与环境的交互,进行试错(trial-and-error),从而不断优化策略(policy)。但是强化学习的一个重要不足就是维数灾难(curse of
对话智能挑战赛:CONVAI 2 1. ConvAI2总体介绍. 目前很少有适合训练和评估闲聊对话系统(聊天机器人
)的数据集;同样棘手的是,目前也没有标准的评价方法来评估这类对话模型。 因此,第二届Conversational Intel ligence Challenge(ConvAI2)的总体目标是建立一个测试聊天机器人
的具体方案,旨在吸引研究人员的参与,成为一个图像复原
图像复原技术主要是针对成像过程中的“退化”而提出来的,而成像过程中的“退化”现象主要指成像系统受到各种因素的影响,诸如成像系统的散焦、设备与物体间存在相对运动或者是器材的固有缺陷等,导致图像的质量不能够达到理想要求。图像的复原和图像的增强存在类似的地方,都是为了 企业人工智能服务 机器之心是国内领先的前沿科技媒体和产业服务平台,关注人工智能、机器人和神经认知科学,坚持为从业者提供高质量内容 1秒极速求解PDE:深度神经网络为何在破解数学难 …TRANSLATE THIS PAGE 1秒极速求解PDE:深度神经网络为何在破解数学难题上独具天赋?. 两种基于深度神经网络的新方法,均可成功求解 PDE,并且能够以更快的速度、更简单的方式建模复杂的系统。. 有趣的是,和大多神经网络一样,我们猜不透它们为什么如此优秀。.研究者们致力
机器学
机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计深度森林
因此,他们探索了基于非可微模块构建深度模型的可能性,即深度森林。. 这是一种决策树集合方法,其具有比深度神经网络少得多的超参数,并且其模型复杂性可以以数据相关的方式自动确定。. 实验表明,其性能对于超参数设置非常稳健,因此在大多数情况下软决策树
软决策树作为模糊决策树的一类,通过结合了树的生长和修剪来确定软决策树的结构,并对树进行了修正来提高它的泛化能力。相比较于标准决策树,软决策树的分类结果更准确。此外,一项全球模型方差研究显示,软决策树的方差远低于标准树,这是提高准确度的直接原因。 独家专访深势科技:「多尺度建模+机器学习」攻克 …TRANSLATE THIS PAGE 独家专访深势科技:「多尺度建模+机器学习」攻克传统分子模拟瓶颈,驱动多行业应用. 近几年, 人工智能 与其他学科交叉研究正在飞速发展,国内外也涌现出一批新兴初创公司,涵盖了医药、材料等各个行业。. 北京深势科技有限公司(「深势科技」)就是ADAMAX优化器
简介.
Adamax是Adam的一种变体,此方法对学习率的上限提供了一个更简单的范围,更多详细的基本内容,请参照词条Adam。. 在Adam中,单个权重的更新规则是将其梯度与当前和过去梯度的L^2范数(标量)成反比例缩放。. 而作者又将基于L^2范数的更新规则泛化到基于L^p分层强化学
分层强化学习是强化学习领域中的一个分支。传统强化学习通过与环境的交互,进行试错(trial-and-error),从而不断优化策略(policy)。但是强化学习的一个重要不足就是维数灾难(curse of
对话智能挑战赛:CONVAI 2 1. ConvAI2总体介绍. 目前很少有适合训练和评估闲聊对话系统(聊天机器人
)的数据集;同样棘手的是,目前也没有标准的评价方法来评估这类对话模型。 因此,第二届Conversational Intel ligence Challenge(ConvAI2)的总体目标是建立一个测试聊天机器人
的具体方案,旨在吸引研究人员的参与,成为一个图像复原
图像复原技术主要是针对成像过程中的“退化”而提出来的,而成像过程中的“退化”现象主要指成像系统受到各种因素的影响,诸如成像系统的散焦、设备与物体间存在相对运动或者是器材的固有缺陷等,导致图像的质量不能够达到理想要求。图像的复原和图像的增强存在类似的地方,都是为了 智言科技刷新常识问答数据集记录:ALBERT技术解 …TRANSLATE THIS PAGE 智言科技刷新常识问答数据集记录:ALBERT技术解决方案解读. 以常识性问答为应用是 NLP 最重要的前进方向之一,其目的是帮助计算机通过已有的知识来推理判断未见过的输入信息,从而使计算机更自然得理解人的意思。. 近日, 智言科技 AI团队刷新CommonsenseQA 1秒极速求解PDE:深度神经网络为何在破解数学难 …TRANSLATE THIS PAGE 1秒极速求解PDE:深度神经网络为何在破解数学难题上独具天赋?. 两种基于深度神经网络的新方法,均可成功求解 PDE,并且能够以更快的速度、更简单的方式建模复杂的系统。. 有趣的是,和大多神经网络一样,我们猜不透它们为什么如此优秀。.研究者们致力
深度森林
因此,他们探索了基于非可微模块构建深度模型的可能性,即深度森林。. 这是一种决策树集合方法,其具有比深度神经网络少得多的超参数,并且其模型复杂性可以以数据相关的方式自动确定。. 实验表明,其性能对于超参数设置非常稳健,因此在大多数情况下 150页在线书「几何深度学习」上线:利用对称性和 …TRANSLATE THIS PAGE 150页在线书「几何深度学习」上线:利用对称性和不变性解决机器学习问题. CNN、GNN、LSTM、Transformer 等深度学习模型之间的共通之处是什么?. 在这本书里问题得到了解答。. 近十年来,数据科学和机器学习领域取得了巨大的进展。. 借助深度学习方法,许多高维 独家专访深势科技:「多尺度建模+机器学习」攻克 …TRANSLATE THIS PAGE 近几年, 人工智能 与其他学科交叉研究正在飞速发展,国内外也涌现出一批新兴初创公司,涵盖了医药、材料等各个行业。 北京深势科技有限公司(「深势科技」)就是其中最具代表性的公司之一。他们致力于以「多尺度建模+机器学
+高性能计算」新范式解决微观尺度分子模拟问题,在药物分层强化学
分层强化学习是强化学习领域中的一个分支。传统强化学习通过与环境的交互,进行试错(trial-and-error),从而不断优化策略(policy)。但是强化学习的一个重要不足就是维数灾难(curse of
ADAMAX优化器
简介.
Adamax是Adam的一种变体,此方法对学习率的上限提供了一个更简单的范围,更多详细的基本内容,请参照词条Adam。. 在Adam中,单个权重的更新规则是将其梯度与当前和过去梯度的L^2范数(标量)成反比例缩放。. 而作者又将基于L^2范数的更新规则泛化到基于L^p软决策树
软决策树作为模糊决策树的一类,通过结合了树的生长和修剪来确定软决策树的结构,并对树进行了修正来提高它的泛化能力。相比较于标准决策树,软决策树的分类结果更准确。此外,一项全球模型方差研究显示,软决策树的方差远低于标准树,这是提高准确度的直接原因。LENOVO
Lenovo 成员企业解决方案库图像标注
图像标注(Image Captioning)是计算机根据图像自动生成相对应的描述文字,是自然语言处理与计算机视觉领域的结合。由于这项工作同时涉及到图像理解和语言生成,在深度学习到来以前是很难完成的复杂任务。在深度学习到来后,凭借 CNN(卷积神经网络)和 RNN(循环神经网络)强大的特征分析能力 企业人工智能服务 机器之心是国内领先的前沿科技媒体和产业服务平台,关注人工智能、机器人和神经认知科学,坚持为从业者提供高质量内容 1秒极速求解PDE:深度神经网络为何在破解数学难 …TRANSLATE THIS PAGE 1秒极速求解PDE:深度神经网络为何在破解数学难题上独具天赋?. 两种基于深度神经网络的新方法,均可成功求解 PDE,并且能够以更快的速度、更简单的方式建模复杂的系统。. 有趣的是,和大多神经网络一样,我们猜不透它们为什么如此优秀。.研究者们致力
分层强化学
分层强化学习是强化学习领域中的一个分支。传统强化学习通过与环境的交互,进行试错(trial-and-error),从而不断优化策略(policy)。但是强化学习的一个重要不足就是维数灾难(curse of
ADAM优化器
Adam一种有效的随机优化方法,它只需要一阶的梯度,并且只需要很小的内存。. 该方法通过第一,第二梯度的估计,计算不同参数的自适应学习速率;Adam的名字来源于自适应矩估计 Adaptive moment estimation 。. Adam方法是结合两种最近流行的方法的优点:AdaGrad (Duchi等人
相对熵 | 机器之心TRANSLATE THIS PAGE 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain)。 KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。KL散度是用来
软决策树
软决策树作为模糊决策树的一类,通过结合了树的生长和修剪来确定软决策树的结构,并对树进行了修正来提高它的泛化能力。相比较于标准决策树,软决策树的分类结果更准确。此外,一项全球模型方差研究显示,软决策树的方差远低于标准树,这是提高准确度的直接原因。 深度玻尔兹曼机 深度玻尔兹曼机是一种以受限玻尔兹曼机(RestrictedBoltzmann
Machine,RBM)为基础的深度学习模型,其本质是一种特殊构造的神经网络。深度玻尔兹曼机由多层受限玻尔兹曼机叠加而成的,不同于深度置信网络(DeepBelief
如何理解KL散度的不对称性 众所周知,多被用于量化分布间的差异的 KL 散度是不对称的。. 今天我们来聊一聊,两个分布的一对 KL 散度之间究竟有什么不同。. 为了讨论这个知识点,我们需要掌握(或者暂且当做已知)的先决知识点有:. 1 自信息:符合分布 P 的某一事件 x 出现,传达这条 爱奇艺视频增强技术——ZOOMAI 爱奇艺做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司,用大数据指导内容的制作、生产、运营、消费。并通过强大的云计算能力、带宽储备以及全球性的视频分发网络,为用户提供更好的视频服务。增量学
增量学习作为机器学习的一种方法,现阶段得到广泛的关注。对于满足以下条件的学习方法可以定义为增量学习方法: * 可以学习新的信息中的有用信息 * 不需要访问已经用于训练分类器的原始数据 * 对已经学习的知识具有记忆功能 * 在面对新数据中包含的新类别时,可以有效地进行处理 企业人工智能服务 机器之心是国内领先的前沿科技媒体和产业服务平台,关注人工智能、机器人和神经认知科学,坚持为从业者提供高质量内容 1秒极速求解PDE:深度神经网络为何在破解数学难 …TRANSLATE THIS PAGE 1秒极速求解PDE:深度神经网络为何在破解数学难题上独具天赋?. 两种基于深度神经网络的新方法,均可成功求解 PDE,并且能够以更快的速度、更简单的方式建模复杂的系统。. 有趣的是,和大多神经网络一样,我们猜不透它们为什么如此优秀。.研究者们致力
分层强化学
分层强化学习是强化学习领域中的一个分支。传统强化学习通过与环境的交互,进行试错(trial-and-error),从而不断优化策略(policy)。但是强化学习的一个重要不足就是维数灾难(curse of
ADAM优化器
Adam一种有效的随机优化方法,它只需要一阶的梯度,并且只需要很小的内存。. 该方法通过第一,第二梯度的估计,计算不同参数的自适应学习速率;Adam的名字来源于自适应矩估计 Adaptive moment estimation 。. Adam方法是结合两种最近流行的方法的优点:AdaGrad (Duchi等人
相对熵 | 机器之心TRANSLATE THIS PAGE 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain)。 KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。KL散度是用来
软决策树
软决策树作为模糊决策树的一类,通过结合了树的生长和修剪来确定软决策树的结构,并对树进行了修正来提高它的泛化能力。相比较于标准决策树,软决策树的分类结果更准确。此外,一项全球模型方差研究显示,软决策树的方差远低于标准树,这是提高准确度的直接原因。 深度玻尔兹曼机 深度玻尔兹曼机是一种以受限玻尔兹曼机(RestrictedBoltzmann
Machine,RBM)为基础的深度学习模型,其本质是一种特殊构造的神经网络。深度玻尔兹曼机由多层受限玻尔兹曼机叠加而成的,不同于深度置信网络(DeepBelief
如何理解KL散度的不对称性 众所周知,多被用于量化分布间的差异的 KL 散度是不对称的。. 今天我们来聊一聊,两个分布的一对 KL 散度之间究竟有什么不同。. 为了讨论这个知识点,我们需要掌握(或者暂且当做已知)的先决知识点有:. 1 自信息:符合分布 P 的某一事件 x 出现,传达这条 爱奇艺视频增强技术——ZOOMAI 爱奇艺做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司,用大数据指导内容的制作、生产、运营、消费。并通过强大的云计算能力、带宽储备以及全球性的视频分发网络,为用户提供更好的视频服务。增量学
增量学习作为机器学习的一种方法,现阶段得到广泛的关注。对于满足以下条件的学习方法可以定义为增量学习方法: * 可以学习新的信息中的有用信息 * 不需要访问已经用于训练分类器的原始数据 * 对已经学习的知识具有记忆功能 * 在面对新数据中包含的新类别时,可以有效地进行处理 1秒极速求解PDE:深度神经网络为何在破解数学难 …TRANSLATE THIS PAGE 1秒极速求解PDE:深度神经网络为何在破解数学难题上独具天赋?. 两种基于深度神经网络的新方法,均可成功求解 PDE,并且能够以更快的速度、更简单的方式建模复杂的系统。. 有趣的是,和大多神经网络一样,我们猜不透它们为什么如此优秀。.研究者们致力
智言科技刷新常识问答数据集记录:ALBERT技术解 …TRANSLATE THIS PAGE 智言科技刷新常识问答数据集记录:ALBERT技术解决方案解读. 以常识性问答为应用是 NLP 最重要的前进方向之一,其目的是帮助计算机通过已有的知识来推理判断未见过的输入信息,从而使计算机更自然得理解人的意思。. 近日, 智言科技 AI团队刷新CommonsenseQA VC维度 | 机器之心TRANSLATE THIS PAGE VC维度(或Vapnik-Chervonenkis维度)是衡量可以通过统计分类算法学习的函数空间的容量(复杂度,表现力,丰富度或灵活性)的度量。. 它被定义为算法可以破碎(shatter)的最大点集的基数,在这里破碎(shatter)意为若对于一个假设空间H,如果存在m个数据样本 相对熵 | 机器之心TRANSLATE THIS PAGE 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain)。 KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。KL散度是用来
从R-CNN到RFBNET,目标检测架构5年演进全盘点 从R-CNN到RFBNet,目标检测架构5年演进全盘点. 目标检测是计算机视觉领域的基本且重要的问题之一,而「一般目标检测」则更注重检测种类广泛的自然事物类别。. 近日,中国国防科技大学、芬兰奥卢大学、澳大利亚悉尼大学、香港中文大学、加拿大滑铁卢大学的损失函数
损失函数.
在数学优化,统计学,计量经济学,决策理论,机器学习和计算神经科学等领域,损失函数或成本函数是将一或多个变量的一个事件或值映射为可以直观地表示某种与之相关“成本”的实数的函数。图像缩放
在计算机图形学中,图像缩放指的是通过增加或去掉像素来改变图片的尺寸。. 由于要在效率和图像质量比如平滑度和清晰度之间做折衷,图像缩放并不是个平庸的过程。. 当图像尺寸增大的时候,像素数量不变,组成图像的每个像素所占图像面积越来越大,图像双曲正切函数
在数学中,双曲函数是一类与常见的三角函数(也叫圆函数)类似的函数。双曲正切函数是双曲函数的一种,它也是双曲正弦函数(sinh)与双曲余弦函数(cosh)的商。 在人工智能领域,tanh函数是一种常见的激活函数,取值范围为(-1,1),“在特征相差明显时的效果会很好,在循环过程中会不断 神经网络训练中,傻傻分不清EPOCH、BATCH SIZE和 …TRANSLATE THIS PAGE 神经网络训练中,傻傻分不清Epoch、Batch Size和迭代. 你肯定经历过这样的时刻,看着电脑屏幕抓着头,困惑着:「为什么我会在代码中使用这三个术语,它们有什么区别吗?. 」因为它们看起来实在太相似了。. 为了理解这些术语有什么不同,你需要了解一些关于多智能体系统
一个多智能体系统,是由一个在一个环境中交互的多个智能体组成的计算系统。多智能体系统也能被用在解决分离的智能体以及单层系统难以解决的问题。智能可以由一些方法,函数,过程,搜索算法或加强学习来实现。尽管存在相当大的重叠,然而一个多智能体系统并不总是一个基于智能体的模型 最新 知识 产业 深度Pro 专栏
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