EEPW首頁(yè) >>
主題列表 >>
機械學(xué)習
機械學(xué)習 文章 進(jìn)入機械學(xué)習技術(shù)社區
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法 - 一文搞懂回歸和分類(lèi)
- 本文將從回歸和分類(lèi)的本質(zhì)、回歸和分類(lèi)的原理、回歸和分類(lèi)的算法三個(gè)方面，帶您一文搞懂回歸和分類(lèi) Regression And Classification ?；貧w和分類(lèi)一、回歸和分類(lèi)的本質(zhì)回歸和分類(lèi)是機器學(xué)習中兩種基本的預測問(wèn)題。它們的本質(zhì)區別在于輸出的類(lèi)型：回歸問(wèn)題的輸出是連續的數值，分類(lèi)問(wèn)題的輸出是有限的、離散的類(lèi)別標簽?；貧w（Regression）的本質(zhì)：回歸的本質(zhì)是尋找自變量和因變量之間的關(guān)系，以便能夠預測新的、未知的數據點(diǎn)的輸出值。例如，根據房屋的面積、位置等特征預測其價(jià)格?；?/li>
- 關(guān)鍵字： 回歸和分類(lèi) 機械學(xué)習 AI
4分鐘讀懂超強算法模型——隨機森林！
- 隨機森林簡(jiǎn)介隨機森林是一種?基于決策樹(shù)的集成學(xué)習算法，以準確性和魯棒性而著(zhù)稱(chēng)。隨機森林結合來(lái)自許多決策樹(shù)的見(jiàn)解，得出更準確的結論。分解隨機森林決策樹(shù)的集成：隨機森林由許多決策樹(shù)組成，每棵樹(shù)都對問(wèn)題提供不同的視角。投票系統：在隨機森林中，每個(gè)決策樹(shù)都會(huì )對輸入的數據進(jìn)行預測，并產(chǎn)生一個(gè)結果。當所有決策樹(shù)都完成預測后，隨機森林會(huì )通過(guò)投票系統來(lái)綜合各個(gè)決策樹(shù)的預測選出最優(yōu)結果。多樣化學(xué)習：為了避免過(guò)于相似，隨機森林里每棵樹(shù)看到的都是數據的一個(gè)略有不同的子集，所以每棵樹(shù)都提供了略微不同的視角或觀(guān)點(diǎn)。這種多
- 關(guān)鍵字： 隨機森林 機械學(xué)習 AI
對全連接層的通俗理解
- 如果你是搞 AI 算法的同學(xué)，相信你在很多地方都見(jiàn)過(guò)全連接層。無(wú)論是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN），還是自然語(yǔ)言處理（NLP）網(wǎng)絡(luò )，都能看到全連接層的身影。那么到底什么是全連接層，這一層在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中有什么作用，以及它和矩陣乘法、卷積運算有什么關(guān)系呢？1、什么是全連接層全連接層（Fully Connected Layer），有時(shí)也被叫作密集層（Dense Layer）。之所以這么叫，是因為這一層的每個(gè)神經(jīng)元都與前一層的每個(gè)神經(jīng)元連接在一起，形成了一個(gè)全連接的網(wǎng)絡(luò )結構。全連接結構：圖源網(wǎng)絡(luò )這種全連接的方式與卷積和池化
- 關(guān)鍵字： 全連接層 AI 機械學(xué)習
英偉達發(fā)布 CALM AI 模型：訓練虛擬角色，可模擬 50 億個(gè)人體動(dòng)作
- IT之家 8 月 11 日消息，英偉達近日和以色列理工學(xué)院、巴伊蘭大學(xué)和西蒙弗雷澤大學(xué)合作，發(fā)布了一篇關(guān)于 CALM AI 模型的技術(shù)論文。英偉達表示 CALM 的全稱(chēng)是條件對抗潛在模型（Conditional Adversarial Latent Models），用于訓練定制虛擬角色。英偉達表示在真實(shí)世界訓練 10 天，相當于在模擬世界里訓練 10 年時(shí)間。CALM AI 模型在訓練之后，可以模擬 50 億個(gè)人體動(dòng)作，涵蓋行走、站立、坐姿、跑步、用劍戰斗等人類(lèi)動(dòng)作。英偉達表示 CALM 可以捕
- 關(guān)鍵字： 英偉達 AI 機械學(xué)習
| 共4條 1/1 1 |
機械學(xué)習介紹
您好，目前還沒(méi)有人創(chuàng )建詞條機械學(xué)習!
歡迎您創(chuàng )建該詞條，闡述對機械學(xué)習的理解，并與今后在此搜索機械學(xué)習的朋友們分享。 創(chuàng )建詞條
歡迎您創(chuàng )建該詞條，闡述對機械學(xué)習的理解，并與今后在此搜索機械學(xué)習的朋友們分享。 創(chuàng )建詞條
機械學(xué)習專(zhuān)欄文章
關(guān)于我們 -
廣告服務(wù) -
企業(yè)會(huì )員服務(wù) -
網(wǎng)站地圖 -
聯(lián)系我們 -
征稿 -
友情鏈接 -
手機EEPW
Copyright ?2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《電子產(chǎn)品世界》雜志社 版權所有 北京東曉國際技術(shù)信息咨詢(xún)有限公司
京ICP備12027778號-2 北京市公安局備案：1101082052 京公網(wǎng)安備11010802012473
Copyright ?2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《電子產(chǎn)品世界》雜志社 版權所有 北京東曉國際技術(shù)信息咨詢(xún)有限公司
京ICP備12027778號-2 北京市公安局備案：1101082052 京公網(wǎng)安備11010802012473