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標(biāo)簽 > 人工智能
人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
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蒙特卡羅方法MCM(Monte Carlo Method),也稱隨機(jī)抽樣或統(tǒng)計(jì)模擬方法,是二十世紀(jì)四十年代中期由于科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和電子計(jì)算機(jī)的發(fā)明,而被...
遺傳算法(GA)是從代表問題可能潛在的解集的一個(gè)種群(population)開始,而一個(gè)種群則由經(jīng)過基因(gene)編碼的一定數(shù)目的個(gè)體(individ...
人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)三大類之回歸模型(RM)
回歸不是單一的有監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù),而是許多技術(shù)所屬的整個(gè)類別。回歸的目的是預(yù)測(cè)數(shù)值型的目標(biāo)值,如預(yù)測(cè)商品價(jià)格、未來幾天的PM2.5等。最直接的辦法是依據(jù)輸入...
2018-07-13 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 9533 0
人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)算法。 前言: 人...
2018-06-18 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 5227 0
人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)之受限玻爾茲曼機(jī)(RBM)算法
受限玻爾茲曼機(jī)RBM在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域一直有重要應(yīng)用,它是一種可用隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解釋的概率圖模型,由Smolensky在1986年在玻爾茲曼機(jī)BM的基礎(chǔ)上提...
2018-05-29 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4698 0
人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)之K近鄰算法(KNN)
K近鄰KNN(k-Nearest Neighbor)算法,也叫K最近鄰算法,1968年由 Cover 和 Hart 提出,是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中比較成熟的算法...
2018-05-29 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2932 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“黑盒”特點(diǎn)阻礙了進(jìn)一步分析網(wǎng)格細(xì)胞活動(dòng)特性對(duì)路徑整合的作用
網(wǎng)格細(xì)胞 信息功能非常豐富,回答了空間智能的核心問題。大鼠在定位過程中將空間分為等邊三角形,根據(jù)到三角形三個(gè)頂點(diǎn)的距離定位,并可以將自己的運(yùn)動(dòng)軌跡積分畫...
2018-05-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 4027 0
物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能之間的關(guān)系你知道嗎?
同時(shí),人工智能雖然核心在于算法,但是它是根據(jù)大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)的。所以大量的數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能的重要性也就不言而喻了,它可以處理和從...
2018-05-09 標(biāo)簽:云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)人工智能 7206 0
隨著從高度動(dòng)態(tài)、非結(jié)構(gòu)化自然數(shù)據(jù)中進(jìn)行收集、分析和決策的需求越來越高,對(duì)計(jì)算的需求也超越了經(jīng)典的CPU和GPU架構(gòu)。“不去研究數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、數(shù)據(jù)的類別、所...
提到蒙特卡羅(也有翻譯成“蒙特卡洛”)一詞,人們不禁想到摩納哥的賭城。這兩者之間有必然聯(lián)系么?答案是:Exactly!下面就隨網(wǎng)絡(luò)通信小編一起來了解一下...
企業(yè)應(yīng)該為AI的應(yīng)用做好這些準(zhǔn)備
并非每一個(gè)問題都可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)來解決,也并不是每個(gè)企業(yè)都為AI的應(yīng)用做好了準(zhǔn)備。比如,企業(yè)要確定具體的應(yīng)用場(chǎng)景、是否有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、要建立預(yù)測(cè)模...
2018-05-17 標(biāo)簽:ai人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 964 0
領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,深度學(xué)習(xí)將如何改變醫(yī)療成像領(lǐng)域?
在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域,疾病的準(zhǔn)確診斷或評(píng)估取決于圖像采集和圖像解譯。近年來,隨著技術(shù)的發(fā)展,設(shè)備能以更快地速率和更強(qiáng)大的分辨率來收集數(shù)據(jù),這大大提高了圖像采集...
2018-05-10 標(biāo)簽:gpu人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1161 0
從代碼層次理解Caffe的實(shí)現(xiàn),從而實(shí)現(xiàn)新功能的定制
Caffe框架主要有五個(gè)組件,Blob,Solver,Net,Layer,Proto,其結(jié)構(gòu)圖如下圖1所示。Solver負(fù)責(zé)深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,每個(gè)Solv...
2018-05-17 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)Caffe 1653 0
在人臉分割的應(yīng)用中,美妝是一個(gè)受眾較廣的問題。給出一張素顏正面照,如果能夠給出其最適合的化妝風(fēng)格并將其渲染到這張素顏臉上,可以讓女孩子們更方便地找到適合...
2018-05-18 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 2363 0
精選10個(gè)最新的案例感受人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的多樣化
微軟亞洲研究院 (MSRA) 與東方海外航運(yùn) (OOCL) 宣布展開合作計(jì)劃,通過應(yīng)用人工智能 (AI)研究,改善航運(yùn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng),以提升效率,并會(huì)在未來...
一種基于大數(shù)據(jù)與人工智能分析的現(xiàn)代人口管控技術(shù)
為了解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量數(shù)據(jù)的問題,我們提出了分層矢量化多媒體信息表達(dá)體系。分層矢量化實(shí)際上是一個(gè)多層的特征編碼的過程。一個(gè)單層的特征編碼由以下幾個(gè)...
2018-05-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能大數(shù)據(jù) 6126 0
仿人智能檢測(cè)控制的核心思想是在檢測(cè)和控制過程中,利用計(jì)算機(jī)模擬人的行為功能,最大限度地識(shí)別和利用控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)過程提供的特征信息,進(jìn)行啟發(fā)和直覺推理,從而...
2018-05-08 標(biāo)簽:人工智能互聯(lián)網(wǎng)+ 2.6萬 0
AI超越人類的又一領(lǐng)域:預(yù)防早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變
該項(xiàng)研究能夠幫助更多的早產(chǎn)兒預(yù)防早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變(Retinopathy of prematurity, ROP),音樂家史蒂夫王德(Stevie Wo...
如何有效的融合醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識(shí)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法
疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)核心解決的問題是預(yù)測(cè)個(gè)體在未來一段時(shí)間內(nèi)患某種疾病(或發(fā)生某種事件)的風(fēng)險(xiǎn)概率。疾病預(yù)測(cè)會(huì)根據(jù)某個(gè)人群定義,例如全人群、房顫人群、心梗住院人...
2018-05-07 標(biāo)簽:醫(yī)療人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4605 0
一文讀懂人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)關(guān)系
接觸人工智能的內(nèi)容時(shí),經(jīng)常性的會(huì)看到人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同的術(shù)語,一個(gè)個(gè)都很高冷,以致于傻傻分不清到底它們之間是什么樣的關(guān)系,很...
2018-05-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4.2萬 0
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