人工神经网络学习笔记_性能优化

本文探讨了卷积神经网络（CNN）中感受野的概念及其与锚框（anchor box）的关系。感受野定义了特征图上每个像素点对应的输入图像区域大小，而锚框则是在每个像素中心生成的多个不同尺寸和宽高比的边界框。两者在目标检测任务中起到关键作用。 ... [详细]

本文探讨了机器学习中常见的相似度度量方法，包括余弦相似度、欧氏距离和马氏距离，并详细介绍了如何通过选择合适的模型复杂度和正则化来提高模型的泛化能力。此外，文章还涵盖了模型评估的各种方法和指标，以及不同分类器的工作原理和应用场景。 ... [详细]

本文综述了基于强化学习的智能车间调度策略，探讨了车间调度问题在资源有限条件下的优化方法。通过数学规划、智能算法和强化学习等手段，解决了作业车间、流水车间和加工车间中的静态与动态调度挑战。重点讨论了不同场景下的求解方法及其应用前景。 ... [详细]

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准线性回归算法计算过程CostFunction梯度下降算法多变量回归![选择特征](https:static.oschina.n ... [详细]

本文系统梳理了机器学习的关键知识点，涵盖模型评估、正则化、线性模型、支持向量机、决策树及集成学习等内容，并深入探讨了各算法的原理和应用场景。 ... [详细]

随着2018年的临近，我们一同回顾过去一年中人工智能领域的重要进展。这一年，无论是政策层面的支持，还是技术上的突破，都显示了人工智能发展的迅猛势头。以下是精选的2017年人工智能领域最具影响力的事件。 ... [详细]

本文档旨在帮助开发者回顾游戏开发中的人工智能技术，涵盖移动算法、群聚行为、路径规划、脚本AI、有限状态机、模糊逻辑、规则式AI、概率论与贝叶斯技术、神经网络及遗传算法等内容。 ... [详细]

基于2-channelnetwork的图片相似度判别一、相关理论本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章：《LearningtoCompar ... [详细]

在上一篇文章中，我们初步探讨了神经网络的基础概念，并通过一个简单的例子——将摄氏度转换为华氏度——介绍了单个神经元的工作原理。本文将继续探索神经网络的应用，特别是如何构建一个基本的分类器。 ... [详细]

本文详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统上通过Anaconda环境管理工具安装TensorFlow。首先，需要下载并安装Anaconda，然后配置环境变量以确保系统能够识别Anaconda命令。接着，创建一个特定的Python环境用于安装TensorFlow，并通过指定的镜像源加速安装过程。最后，通过一个简单的线性回归示例验证TensorFlow的安装是否成功。 ... [详细]

无监督学习主要涵盖两大类别：一是聚类与降维，旨在简化数据结构；二是生成模型，用于从编码生成新的数据样本。本文深入探讨了这些技术的具体应用和理论基础。 ... [详细]

量子位报道，deeplearning.ai最新发布了TensorFlow实践课程，适合希望使用TensorFlow开发AI应用的学习者。该课程涵盖机器学习模型构建、图像识别、自然语言处理及时间序列预测等多个方面。 ... [详细]

探讨一个显示数字的故障计算器，它支持两种操作：将当前数字乘以2或减去1。本文将详细介绍如何用最少的操作次数将初始值X转换为目标值Y。 ... [详细]

本文详细介绍了Java编程语言中的核心概念和常见面试问题，包括集合类、数据结构、线程处理、Java虚拟机（JVM）、HTTP协议以及Git操作等方面的内容。通过深入分析每个主题，帮助读者更好地理解Java的关键特性和最佳实践。 ... [详细]

在给定的数组中，除了一个数字外，其他所有数字都是相同的。任务是找到这个唯一的不同数字。例如，findUniq([1, 1, 1, 2, 1, 1]) 返回 2，findUniq([0, 0, 0.55, 0, 0]) 返回 0.55。 ... [详细]