《神经网络与机器学习》PDF

本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法，包括统计学方法和机器学习方法，并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测，可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率，而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]

本文介绍了在Python张量流中使用make_merged_spec()方法合并设备规格对象的方法和语法，以及参数和返回值的说明，并提供了一个示例代码。 ... [详细]

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要11分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：深度学习技术前沿 ... [详细]

转自：新智元三年半研发开支近70亿，累计亏损242亿。AI这门生意好像越来越不好做了。近日，商汤科技已向港交所递交IPO申请。招股书显示& ... [详细]

最近Google的Deepmind开始研究如何让AI做数学题。这个问题的提出非常有启发，逻辑推理，发现新知识的能力应该是强人工智能出现自我意识之前最需要发展的能力。深度学习目前可以 ... [详细]

一、GAN原理介绍学习GAN的第一篇论文当然由是IanGoodfellow于2014年发表的GenerativeAdversarialNetworks（论文下载链接arxiv：[h ... [详细]

本文介绍了机器学习手册中关于日期和时区操作的重要性以及其在实际应用中的作用。文章以一个故事为背景，描述了学童们面对老先生的教导时的反应，以及上官如在这个过程中的表现。同时，文章也提到了顾慎为对上官如的恨意以及他们之间的矛盾源于早年的结局。最后，文章强调了日期和时区操作在机器学习中的重要性，并指出了其在实际应用中的作用和意义。 ... [详细]

词,袋, ... [详细]

本文介绍了一种将知识图谱纳入推荐系统的方法，以提高推荐的准确性和可解释性。与现有方法不同的是，本方法考虑了知识图谱的不完整性，并在知识图谱中传输关系信息，以更好地理解用户的偏好。通过大量实验，验证了本方法在推荐任务和知识图谱完成任务上的优势。 ... [详细]

近日，OpenAI发布了最新的NLP模型GPT-3，该模型在GitHub趋势榜上名列前茅。GPT-3使用的数据集容量达到45TB，参数个数高达1750亿，训练好的模型需要700G的硬盘空间来存储。一位开发者根据GPT-3模型上线了一个名为debuid的网站，用户只需用英语描述需求，前端代码就能自动生成。这个神奇的功能让许多程序员感到惊讶。去年，OpenAI在与世界冠军OG战队的表演赛中展示了他们的强化学习模型，在限定条件下以2:0完胜人类冠军。 ... [详细]

本文介绍了贝叶斯垃圾邮件分类的机器学习代码，代码来源于https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html，并对代码进行了简介。朴素贝叶斯分类器训练函数包括求p(Ci)和基于词汇表的p(w|Ci)。 ... [详细]

前言：拿到一个案例，去分析：它该是做分类还是做回归，哪部分该做分类，哪部分该做回归，哪部分该做优化，它们的目标值分别是什么。再挑影响因素，哪些和分类有关的影响因素，哪些和回归有关的 ... [详细]

主讲人网神（新浪微博:豆角茄子麻酱凉面）网神(66707180)18:57:18大家好，今天我们讲一下第14章combiningmodel ... [详细]

使用python输入PDF编号自动下载freepatentsonline.com的文档#!usrbinenvpython3#codingutf-8#Version:python3. ... [详细]

事实上，在我们周围，“人工智能”让一切都变得更“智能”极具讽刺意味。随着人类与机器智能之间的界限变得模糊，我们的世界正在变成一个机器 ... [详细]