檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://www.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://www.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
企業(yè)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來進(jìn)行欺騙欺詐檢測(cè)、推薦引擎、流分析、需求預(yù)測(cè)和許多其他類型的應(yīng)用。這些工具隨著時(shí)間的推移而不斷改進(jìn)，因?yàn)樗鼈償z取更多的數(shù)據(jù)，并在數(shù)據(jù)中找到相關(guān)性和模式。 深度學(xué)習(xí)是一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)，在2012年，幾位計(jì)算機(jī)科學(xué)家就這個(gè)主題發(fā)表論文時(shí)表明機(jī)器學(xué)習(xí)將變得更加流行
退化問題不解決，深度學(xué)習(xí)就無法Go Deeper。于是殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet提出來了。要理解殘差網(wǎng)絡(luò)，就要理解殘差塊(Residual Block)這個(gè)結(jié)構(gòu)，因?yàn)闅埐顗K是殘差網(wǎng)絡(luò)的基本組成部分。之前的各種卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(LeNet5、AlexNet、VGG)，通常結(jié)構(gòu)就是卷積池化再卷
Intelligence）。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對(duì)諸如文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語言和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在AI Agent推薦系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用與挑戰(zhàn) 一、引言 推薦系統(tǒng)作為人工智能的重要應(yīng)用之一，在電商、短視頻、社交網(wǎng)絡(luò)和在線教育等場(chǎng)景中扮演著核心角色。傳統(tǒng)推薦方法（協(xié)同過濾、基于規(guī)則的推薦等）在冷啟動(dòng)問題、數(shù)據(jù)稀疏性以及實(shí)時(shí)性方面存在不足。 隨著深度學(xué)習(xí)和AI Agent的融合，智能推薦系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)更強(qiáng)的
解決這個(gè)問題的途徑之一是使用機(jī)器學(xué)習(xí)來發(fā)掘表示本身，而不僅僅把表示映射到輸出。這種方法我們稱之為表示學(xué)習(xí)(representation learning)。學(xué)習(xí)到的表示往往比手動(dòng)設(shè)計(jì)的表示表現(xiàn)得更好。并且它們只需最少的人工干預(yù)，就能讓AI系統(tǒng)迅速適應(yīng)新的任務(wù)。表示學(xué)習(xí)算法只需幾分鐘就可以為
偏差和方差度量著估計(jì)量的兩個(gè)不同誤差來源。偏差度量著離真實(shí)函數(shù)或參數(shù)的誤差期望。而方差度量著數(shù)據(jù)上任意特定采樣可能導(dǎo)致的估計(jì)期望的偏差。當(dāng)可以選擇一個(gè)偏差更大的估計(jì)和一個(gè)方差更大的估計(jì)時(shí)，會(huì)發(fā)生什么呢？我們?cè)撊绾芜x擇？例如，想象我們希望近似圖5.2中的函數(shù)，我們只可以選擇一個(gè)偏差
條件數(shù)表明函數(shù)相對(duì)于輸入的微小變化而變化的快慢程度。輸入被輕微擾動(dòng)而迅速改變的函數(shù)對(duì)于科學(xué)計(jì)算來說是可能是有問題的，因?yàn)檩斎胫械纳崛胝`差可能導(dǎo)致輸出的巨大變化。 考慮函數(shù) f(x) = A−1x。當(dāng) A ∈ Rn×n 具有特征值分解時(shí)，其條件數(shù)為：
通信。在這種情況下，信息論告訴我們?nèi)绾卧O(shè)計(jì)最優(yōu)編碼，以及計(jì)算從一個(gè)特定的概率分布上采樣得到、使用多種不同的編碼機(jī)制的消息的期望長(zhǎng)度。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們也可以把信息論應(yīng)用在連續(xù)型變量上，而信息論中一些消息長(zhǎng)度的解釋不怎么使用。信息論是電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)的許多領(lǐng)域的基礎(chǔ)。在本書中，
2017年3月9日，周四晚上8點(diǎn)30分，PaddlePaddle 官方開源社區(qū)成員李釗帶來了主題為“深度學(xué)習(xí)第二課：個(gè)性化推薦”的交流。以下是主持人小冰整理的問答實(shí)錄，記錄了老師和讀者問答的精彩時(shí)刻。問：看到你在生物信息學(xué)上使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能分享一下深度學(xué)習(xí)在生物信息學(xué)、疾病預(yù)測(cè)等方面的應(yīng)用嗎？或者你們探索的經(jīng)歷？答：我們當(dāng)初研究的是一種非編碼
備的使用，可根據(jù)接口類型將其劃分開：USB端口設(shè)備串口設(shè)備并口設(shè)備推薦配置對(duì)于USB端口設(shè)備，推薦用“USB端口重定向”中“其他設(shè)備”策略（默認(rèn)開啟）；對(duì)于串口設(shè)備，推薦使用“串口重定向”策略；對(duì)于并口設(shè)備，推薦使用“并口重定向”策略；
1、推薦系統(tǒng)概述 電子商務(wù)網(wǎng)站是推薦系統(tǒng)應(yīng)用的重要領(lǐng)域之一，當(dāng)當(dāng)網(wǎng)的圖書推薦，大眾點(diǎn)評(píng)的美食推薦，QQ好友推薦等等，推薦無處不在。 從企業(yè)角度，推薦系統(tǒng)的應(yīng)用可以增加銷售額等等，對(duì)于用戶而言，系統(tǒng)仿佛知道我們的喜好并給出推薦也是非常美妙的事情。 推薦算法分類：
最小化 KL 散度其實(shí)就是在最小化分布之間的交叉熵。許多作者使用術(shù)語 ‘‘交叉熵’’ 特定表示伯努利或 softmax 分布的負(fù)對(duì)數(shù)似然，但那是用詞不當(dāng)?shù)摹Ｈ魏我粋€(gè)由負(fù)對(duì)數(shù)似然組成的損失都是定義在訓(xùn)練集上的經(jīng)驗(yàn)分布和定義在模型上的概率分布之間的交叉熵。例如，均方誤差是經(jīng)驗(yàn)分布和高
概率論是用于表示不確定性陳述(statement) 的數(shù)學(xué)框架。它不僅提供了量化不確定性的方法，也提供了用于導(dǎo)出新的不確定性陳述的公理。在人工智能領(lǐng)域，我們主要以兩種方式來使用概率論。首先，概率法則告訴我們AI系統(tǒng)應(yīng)該如何推理，所以我們?cè)O(shè)計(jì)一些算法來計(jì)算或者近似由概率
并不需要被設(shè)計(jì)為考慮這些因素的影響。鑒于很多計(jì)算機(jī)科學(xué)家和軟件工程師在一個(gè)相對(duì)干凈和確定的環(huán)境中工作，機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于概率論的大量使用不得不令人吃驚。 這是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)必須始終處理不確定量，有時(shí)也可能需要處理隨機(jī) (非確定性) 量。不確定性和隨機(jī)性可能來自多個(gè)方面。研究人員至少從
為負(fù)時(shí)，支持向量機(jī)預(yù)測(cè)屬于負(fù)類。支持向量機(jī)的一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新是核技巧 (kernel trick)。核策略觀察到許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法都可以寫成樣本間點(diǎn)積的形式。例如，支持向量機(jī)中的線性函數(shù)可以重寫為其中，x(i) 是訓(xùn)練樣本，α 是系數(shù)向量。學(xué)習(xí)算法重寫為這種形式允許我們將 x替換為特征函數(shù) φ(x) 的輸出，點(diǎn)積替換為被稱為核函數(shù)
學(xué)習(xí)方法——深度前饋網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法——深度信念網(wǎng)、深度玻爾茲曼機(jī)，深度自編碼器等。深度學(xué)習(xí)的思想：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是通過構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行多層表示，以期通過多層的高層次特征來表示數(shù)據(jù)的抽象語義信息，獲得更好的特征魯棒性。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
中斷、定時(shí)器、串口、NAND FLASH、網(wǎng)絡(luò)控制器、LCD屏、觸摸屏等的工作原理。 學(xué)習(xí)資源推薦 視頻：野火，正點(diǎn)原子 書籍：野火，正點(diǎn)原子 學(xué)習(xí)建議 如果你以后的方向是驅(qū)動(dòng)開發(fā)，這部分學(xué)習(xí)的話重點(diǎn)放在硬件知識(shí)的理解。買個(gè)開發(fā)板，學(xué)習(xí)下他們的例程是如何寫的，常用嵌入式外圍設(shè)備的硬件工作原理，以及
深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，
context=cs.GR推薦原因這是第一篇關(guān)于基于深度學(xué)習(xí)的立體匹配任務(wù)的綜述文章，以往關(guān)于立體匹配的綜述文章多基于傳統(tǒng)方法，或者年代已久。這篇綜述文章主要總結(jié)了過去6年發(fā)表在主要會(huì)議和期刊上的150多篇深度立體匹配論文，可以稱得上方法最新，分類最全，概括最廣。在論文中，作者首先介紹了深度立體匹配
攝像頭攝像頭是一種視頻輸入設(shè)備，被廣泛應(yīng)用與視頻會(huì)議、遠(yuǎn)程醫(yī)療及實(shí)時(shí)監(jiān)控等方面。市場(chǎng)上的攝像頭以USB接口的數(shù)字?jǐn)z像頭為主。USB打印機(jī)推薦配置：USB存儲(chǔ)設(shè)備和光驅(qū)讀（開啟）寫（開啟）U盤文件和剪切板-客戶端可移除驅(qū)動(dòng)器文件和剪切板-客戶端可移除驅(qū)動(dòng)器移動(dòng)硬盤文件和剪切板-客
