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人工智能君

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发布了文章 2022-8-2 09:12

边缘计算：盘点100个知识点

3G、4G、5G 第三代、第四代和第五代蜂窝技术。简单来说，3G 代表智能手机及其移动网络浏览器的引入；4G 是当前一代的蜂窝技术，为移动设备提供真正的宽带互联网接入；5G 蜂窝技术将为蜂窝系统提供巨大的带宽并减少延迟，支持从智能手机到自动...

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发布了文章 2022-7-29 10:01

基于马尔科夫边界发现的因果特征选择算法综述

因果特征选择算法(也称为马尔科夫边界发现)学习目标变量的马尔科夫边界,选择与目标存在因果关系的特征,具有比传统方法更好的可解释性和鲁棒性.文中对现有因果特征选择算法进行全面综述,分为单重马尔科夫边界发现算法和多重马尔科夫边界发现算法.基于每...

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发布了文章 2022-7-23 10:43

室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述

针对存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内定位算法进行研究. 首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位), 概括其原理、优缺点和适用场景...

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发布了文章 2022-7-20 09:28

递归神经网络（RNN）原理和模型概述

RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKey keyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前...

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发布了文章 2022-7-15 09:47

序列数据和文本的深度学习

用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法： 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据； 为序列化数据使...

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发布了文章 2022-7-11 10:25

三种不同类型的机器学习

请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。...

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发布了文章 2022-7-8 10:22

深入了解神经网络

本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。...

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关注了版块 2022-7-7 09:08

综合技术交流
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发布了文章 2022-7-6 14:47

PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数

PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数，我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子：在上面这个例子中，输入是包含两个正值、两个负值的张量，对其调用ReLU函数，负值...

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