简单易懂的讲解深度学习(入门系列之肆)

在前一个小节中,简单地谈了谈什么是“M-P神经元模型”,顺便用生活中生动的小案例,把激活函数和卷积函数的概念撸了一遍。下笔之处,尽显“神经”。当然这里所谓的“神经”,是说我们把不同...

EdisonGzq
2017/07/01
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一文读懂人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的关系(必看)

近些年,人工智能的热度都维持在一定的高度。从Google AlphaGo到Chatbot聊天机器人、智能理专、精准医疗、机器翻译等,人工智能技术被应用于安防、医疗、家居、交通、智慧城市等各行各业,其...

悠悠啊
02/14
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深度智能的崛起(二):知识驱动、数据驱动与大数据驱动

接上文《深度智能的崛起(一)》 ♦知识驱动的人工智能1.0 智能的发生、物质的本质、宇宙的诞生、生命的起源被认为是世界四大奥秘。人类的智能活动主要是获得并运用知识,可以说知识是智能的...

阿杜白话大数据
2017/11/28
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深度卷积神经网络的相关特点解释

引言 特征提取是机器学习和深度学习中非常关键的一步,在传统的模式识别中,很多特征都需要人去设计提取,比如颜色、纹理、形状等特征提取,但是这件事显然让机器自己去找会好得多,于是具备...

Moonsmile
2018/03/14
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【译文】伪标签学习导论 - 一种半监督学习方法

作者 SHUBHAM JAIN 译者 钱亦欣 引言 在有监督学习领域,我们已经取得了长足的进步,但这也意味着我们需要大量数据来做图像分类和销量预测,这些算法需要把这些数据扫描一遍又一遍来寻找模式...

上大飞猪钱小莲
2017/10/05
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