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lviY_AI_shequ

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BP神经网络概述
2018-6-19 15:17

BP 神经网络是一类基于误差逆向传播 (BackPropagation, 简称 BP) 算法的多层前馈神经网络，BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法。现实任务中使用神经网络时，大多是在使用 BP 算法进行训练。值得指出...

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云栖大会正式发布阿里云ET农业大脑，希望将人工智能与农业行业深入结合
2018-6-19 15:11

在传统电商市场，价格、品牌、物流是电商平台间竞争的惯用手段，内部也俗称为“肉搏战”。阿里云通过ET农业大脑助力天猫电商平台装上核武器，利用AI技术对抗京东的传统农产品的电商。从田间地头开始服务于农户，合作社，农企实现优质...

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机器学习实用指南——多类分类与误差分析
2018-6-19 15:08

分析混淆矩阵通常可以给你提供深刻的见解去改善你的分类器。回顾这幅图，看样子你应该努力改善分类器在数字 8 和数字 9 上的表现，和纠正 3/5 的混淆。举例子，你可以尝试去收集更多的数据，或者你可以构造新的、有助于分类器...

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如何用PaddlePaddle手写一个垃圾邮件分类器
2018-6-19 15:05

拿到数据后我们可以很清楚的看到邮件的内容，但并不是所有的内容都是我们需要的，在这里我们仅提取了邮件中的中文来作为训练语料。如果仔细观察的话，会发现不是所有的邮件都能直接打开，数据的编码格式也需要转换成utf-8格式方便我...

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SVD的简介和主要应用领域以及原理与几何意义
2018-6-18 18:01

SVD 全称：Singular Value Decomposition。SVD 是一种提取信息的强大工具，它提供了一种非常便捷的矩阵分解方式，能够发现数据中十分有意思的潜在模式。...

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机器学习中的特征选择的5点详细资料概述
2018-6-18 17:24

特征选择是一个重要的“数据预处理” (data preprocessing) 过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后再训练学习器。那么，为什么要进行特征选择呢？...

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神经网络是在许多用例中提供了精确状态的机器学习算法
2018-6-11 11:47

超参数是必须初始化到网络的值，这些值是神经网络在训练时无法学习到的。例如:在卷积神经网络中，一些超参数是内核大小、神经网络中的层数、激活函数、丢失函数、使用的优化器(梯度下降、RMSprop)、批处理大小、要训练的周期数...

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Hash算法简介
2018-6-8 14:01

区块Hash值时(即挖矿的过程)，都使用了Hash算法，特别是SHA256算法。比特币系统本身也就是加密算法的衍生物。...

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微软以价值75亿美元的股票收购代码托管平台GitHub
2018-6-7 15:34

6月5日消息，据国外媒体报道，在谈到微软以价值75亿美元的股票收购代码托管平台GitHub时，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella) 表示：“我们都是开源的。”...

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用AlexNet对cifar-10数据进行分类
2018-6-6 14:18

AlexNet在图像分类中是一个比较重要的网络，在学习的过程中不仅要学会写网络结构，知道每一层的结构，更重要的是得知道为什么要这样设计，这样设计有什么好处。...

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掌握logistic regression模型，有必要先了解线性回归模型和梯度下降法
2018-6-4 11:31

先回想一下线性回归，线性回归模型帮助我们用最简单的线性方程实现了对数据的拟合，然而，这只能完成回归任务，无法完成分类任务，那么 logistics regression 就是在线性回归的基础上添砖加瓦，构建出了一种分类模...

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一个完整的机器学习项目
2018-5-31 10:28

在这个阶段就分割数据，听起来很奇怪。毕竟，你只是简单快速地查看了数据而已，你需要再仔细调查下数据以决定使用什么算法。...

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如何借助分布式GPU环境来提升神经网络训练系统的浮点计算能力
2018-5-28 11:11

虽然近年来 GPU 硬件算力和训练方法上均取得了重大进步，但在单一机器上，网络训练所需要的时间仍然长得不切实际，因此需要借助分布式GPU环境来提升神经网络训练系统的浮点计算能力。...

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手动设计一个卷积神经网络（前向传播和反向传播）
2018-5-28 10:35

本文主要写卷积神经网络如何进行一次完整的训练，包括前向传播和反向传播，并自己手写一个卷积神经网络。...

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机器学习实用指南之机器学习概览
2018-5-25 15:34

大多机器学习任务是关于预测的。这意味着给定一定数量的训练样本，系统需要能推广到之前没见到过的样本。对训练数据集有很好的性能还不够，真正的目标是对新实例预测的性能。...

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