神经网络常用的几种激活函数

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]

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]

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]

随着强人工智能的崛起，区块链技术在新的技术生态中扮演着怎样的角色？本文探讨了区块链与强人工智能之间的互补关系及其在未来技术发展中的重要性。 ... [详细]

本文探讨了图像标签的多种分类场景及其在以图搜图技术中的应用，涵盖了从基础理论到实际项目实施的全面解析。 ... [详细]

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]

随着智能投顾技术在二级市场的兴起，针对一级市场的智能投顾也逐渐崭露头角。近日，一款名为阿尔妮塔的人工智能创投机器人正式发布，它将如何改变投资人的工作方式和创业者的融资策略？ ... [详细]

本文探讨了亚马逊Go如何通过技术创新推动零售业的发展，以及面临的市场和隐私挑战。同时，介绍了亚马逊最新的‘刷手支付’技术及其潜在影响。 ... [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]

本文探讨了在大数据背景下，人工特征工程与线性模型的应用及其局限性。随着数据量的激增和技术的进步，传统的特征工程方法面临挑战，文章提出了未来发展的可能方向。 ... [详细]