榜单
服务器优惠
AI论文
-
16 强化学习
16、强化学习 上篇主要介绍了概率图模型，首先从生成式模型与判别式模型的定义出发，引出了概率图模型的基本概念，即利用图结构来表达变量之间的依赖关系；接着分别介绍了隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场、精确推断方法以及LDA话题模型：HMM主要围绕着评估/解码/学习这三个实际问题展开论述；MRF基于团和势函数的概念来定义联合概率分布；CRF引入两种... -
Deeplearning Algorithms tutorial
Deeplearning Algorithms tutorial 机器学习步骤框架 机器学习 深度学习 机器学习算法概览 算法模型 机器学习的基础 参考书籍 机器学习 License Deeplearning Algorithms tutorial 最近以来一直在学习机器学习和算法，然后自己就在不断总结和写笔记，记... -
HashMap 的加载因子为什么是 0.75
HashMap 的加载因子为什么是 0.75 HashMap 的加载因子为什么是 0.75 Warning ：这是《Java 程序员进阶之路》专栏的第 57 篇，我们来聊聊 HashMap的加载因子，为什么必须是0.75，而不是0.8，0.6。 本文 GitHub 上已同步，有 GitHub 账号的小伙伴，记得给二哥安排一波 star 呀！冲 Git... -
4 决策树
4、决策树 上篇主要介绍和讨论了线性模型。首先从最简单的最小二乘法开始，讨论输入属性有一个和多个的情形，接着通过广义线性模型延伸开来，将预测连续值的回归问题转化为分类问题，从而引入了对数几率回归，最后线性判别分析LDA将样本点进行投影，多分类问题实质上通过划分的方法转化为多个二分类问题进行求解。本篇将讨论另一种被广泛使用的分类算法—决策树（Decisi... -
持续集成、持续部署、持续交付
持续集成、持续部署、持续交付 持续集成 持续部署 持续交付 持续集成、持续部署、持续交付 标题里的三个“持续”在前几年特别火热，属于技术热词(BuzzWord)。 持续交付(Continuous Delivery)由马丁·福勒（Martin Fowler）于2006年提出。 是的，你没看错，又是马丁·福勒，那位提出微服务的大神。 歪个楼，介... -
CNN 架构
CNN 架构 典型的 CNN 体系结构有一些卷积层（每一个通常跟着一个 ReLU 层），然后是一个池化层，然后是另外几个卷积层（+ ReLU），然后是另一个池化层，等等。 随着网络的进展，图像变得越来越小，但是由于卷积层的缘故，图像通常也会越来越深（即更多的特征映射）（见图 13-9）。 在堆栈的顶部，添加由几个全连接层（+ ReLU）组成的常规前馈神... -
二、pLSA Model
二、pLSA Model 2.1 文档生成算法 2.2 模型原理 2.3 参数求解 2.3.1 矩阵分解 2.3.2 EM 算法 二、pLSA Model Unigram Model 模型过于简单。事实上人们写一篇文章往往需要先确定要写哪几个主题。 如：写一篇计算机方面的文章，最容易想到的词汇是：内存、CPU、编程、算法等等。之所以能马... -
5.1 底层的概率模型
5.1 底层的概率模型 5.1 底层的概率模型 理解朴素贝叶斯分类器的另一种方式是它为输入选择最有可能的标签，基于下面的假设：每个输入值是通过首先为那个输入值选择一个类标签，然后产生每个特征的方式产生的，每个特征与其他特征完全独立。当然，这种假设是不现实的，特征往往高度依赖彼此。我们将在本节结尾回过来讨论这个假设的一些后果。这简化的假设，称为朴素贝叶... -
朴素贝叶斯(Naive Bayes)
Deeplearning Algorithms tutorial 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 应用案例 优缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许... -
Dropout
Dropout 参数 形状 代码示例 使用本API的教程文档 Dropout paddle.nn. Dropout ( p=0.5, axis=None, mode=”upscale_in_train”, name=None ) [源代码] Dropout是一种正则化手段，该算子根据给定的丢弃概率 p ，在训练过程中随机将一些神经元输出设...