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            EEPW首頁 >> 主題列表 >> ?機器學習

            Xilinx用reVISION向視覺學習亮劍

            • 在人工智能、機器學習興起的今天,All Programmable技術和器件廠商Xilinx也帶來了爆品,發(fā)布了全新的reVISION堆棧,劍指視覺導向的機器學習應用。該解決方案無需額外花費,搭載Xilinx的Zynq和處理器平臺即可加速設計。可以看到,通過“芯片+軟件堆?!钡牟呗裕琗ilinx把競爭矛頭直指圖形芯片廠商——英偉達的Tegra GPU和ADAS廠商Mobileye等。
            • 關鍵字: Xilinx  reVISION  視覺導向  機器學習  

            斯坦福機器學習公開課筆記5——生成學習、高斯判別、樸素貝葉斯

            •   本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記,主要內容包括生成學習算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis,GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。                        
            • 關鍵字: 機器學習  算法  

            斯坦福機器學習公開課筆記4——生成學習、高斯判別、樸素貝葉斯

            •   本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記,主要內容包括生成學習算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis,GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)?! ?nbsp;                     &nb
            • 關鍵字: 斯坦福  機器學習  

            3D打印+機器學習=醫(yī)療傳感器?

            •   機器學習技術是一個重要的和廣泛的計算領域,其中算法基于其處理的數(shù)據(jù)進行預測而沒有被明確地編程。因此,將機器學習與3D打印相結合的前景,正如UCLA的研究人員在一個新項目中可以看出的,這絕對是一個令人興奮的領域。使用具有可以通過機器學習技術修改的傳感器的3D打印原型檢測器,研究人員已經展示了一種新的、更有效的方式來檢測微小物品,例如癌癥生物標志物、病毒和蛋白質。這可以改善嚴重感染和疾病的治療和診斷方式。   等離子體感測已經在醫(yī)學研究中使用多年,以便收集關于亞微觀級別的物質組成的信息。該方法將光照射到
            • 關鍵字: 3D打印  機器學習  

            斯坦福機器學習公開課筆記4——牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型

            •   該系列的視頻對于數(shù)學公式的推導講的很細,相信看完該視頻后會對機器學習的各種算法的推導很熟悉?! ∫曨l3的筆記見上一篇博文,本文是第三個視頻的筆記?! 〉?個視頻的筆記如下,主要的內容包括牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型、廣義線性模型舉例之多項式分布。  ? ?  ? ?  ? ?  ? ?  ? ?  ? ?
            • 關鍵字: 機器學習  牛頓方法  

            研究人員結合3D打印與機器學習開發(fā)醫(yī)療傳感器

            •   機器學習技術是一個重要的和廣泛的計算領域,其中算法基于其處理的數(shù)據(jù)進行預測而沒有被明確地編程。因此,將機器學習與3D打印相結合的前景,正如UCLA的研究人員在一個新項目中可以看出的,這絕對是一個令人興奮的領域。使用具有可以通過機器學習技術修改的傳感器的3D打印原型檢測器,研究人員已經展示了一種新的、更有效的方式來檢測微小物品,例如癌癥生物標志物、病毒和蛋白質。這可以改善嚴重感染和疾病的治療和診斷方式。   等離子體感測已經在醫(yī)學研究中使用多年,以便收集關于亞微觀級別的物質組成的信息。該方法將光照
            • 關鍵字: 3D打印  機器學習  

            斯坦福機器學習公開課筆記3——局部加權回歸、邏輯斯蒂回歸、感知器算法

            •   最近在看Ng的機器學習公開課,Ng的講法循循善誘,感覺提高了不少。該系列視頻共20個,每看完一個視頻,我都要記錄一些筆記,包括公式的推導,講解時候的例子等。按照Ng的說法,公式要自己推理一遍才能理解的通透,我覺得自己能夠總結出來,發(fā)到博客上,也能達到這個效果,希望有興趣的同學要循序漸進,理解完一個算法再開始學另外一個算法,每個算法總結一遍,雖然看起來很慢,但卻真正的理解了,所謂雖慢實快者也?! ≡撓盗械囊曨l對于數(shù)學公式的推導講的很細,相信看完該視頻后會對機器學習的各種算法的推導很熟悉?! ∮捎赾sdn
            • 關鍵字: 感知器算法  機器學習  

            斯坦福機器學習公開課筆記1、2 -——線性規(guī)劃、梯度下降、正規(guī)方程組

            •   最近在看Ng的機器學習公開課,Ng的講法循循善誘,感覺提高了不少。該系列視頻共20個,每看完一個視頻,我都要記錄一些筆記,包括公式的推導,講解時候的例子等。按照Ng的說法,公式要自己推理一遍才能理解的通透,我覺得自己能夠總結出來,發(fā)到博客上,也能達到這個效果,希望有興趣的同學要循序漸進,理解完一個算法再開始學另外一個算法,每個算法總結一遍,雖然看起來很慢,但卻真正的理解了,所謂雖慢實快者也?! ∮捎诓┛蜕蠈懝綄嵲谑翘y弄了,如果一個公式一個公式的轉成圖片傳上來,反而是排版很差。所以索性全部弄成圖片傳
            • 關鍵字: 斯坦福  機器學習  

            一文讀懂人工智能、機器學習、深度學習有啥淵源

            •   總結2016年一件有紀念意義的科技事件是阿法狗戰(zhàn)勝圍棋九段選手李世石,標志著人工智能算法達到了新的高度,同時也說明了人工智能未來發(fā)展的潛力,未來人工智能將會給工業(yè)服務業(yè)農業(yè)帶來很大的影響?! 鹘y(tǒng)的計算機主要應用:科學計算、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和自動化。都是使用計算機的一種能力:數(shù)值計算能力;人工智能是在計算機上模擬人的三種功能:模仿人類的思考,包括推理、決策和規(guī)劃等等,屬于人類的高級智能或叫邏輯思維能力。第二項是模仿感知,對環(huán)境的感知包括視覺、聽覺,觸覺等。第三項是模仿動作,包括人類的手、腳和其他動物或機
            • 關鍵字: 人工智能  機器學習  

            2016年,關于物聯(lián)網、機器學習、AI等都發(fā)生了什么?

            •   2016年,亞馬遜Echo和谷歌Home的成功,讓我們目睹了語音用戶識別系統(tǒng)的崛起。Oculus Rift, HTC, PTC、微軟對AR/VR頭顯設備的頻繁迭代以及Pokemon Go的大受歡迎,讓我們感受到AR/VR的勢頭正勁。AlphaGo打敗韓國圍棋大師李世石,讓全世界為機器強大潛力側目。緊接著,在匹茲堡Uber的自動駕駛汽車開始接載乘客,將載人自動駕駛從愿景向現(xiàn)實拉近了一步,此外,Uber還收購了專注于無人駕駛貨車的初創(chuàng)企業(yè)Otto。   與此同時,2016年關于物聯(lián)網,也有一些壞消息留給
            • 關鍵字: 物聯(lián)網  機器學習  

            展望物聯(lián)網市場:機器學習能力定生死

            • 機器學習能力將“渴求”轉換為“必備”,比如既讓你溫暖過冬又節(jié)省電費的恒溫器;比如給予睡眠或健身意見的可穿戴設備;比如在惡果釀成前就察覺污染、追蹤來源的環(huán)境監(jiān)視器。
            • 關鍵字: 物聯(lián)網  機器學習  

            《機器學習系統(tǒng)設計》學后總結

            •   《機器學習系統(tǒng)設計》是一本不錯的機器學習實戰(zhàn)入門的書籍。第一章介紹了用于機器學習的Python相關工具,接下來分別用實戰(zhàn)型例子講解聚類、分類、回歸、模式識別、降維等機器學習的主要的幾種方法。   機器學習就是教機器自己來完成任務,機器學習的目標就是通過若干示例讓機器學會完成任務。   像其他工程一樣,設計一個機器學習系統(tǒng)工作一般花在一些極其平凡的任務上:   (1)讀取和清洗數(shù)據(jù);   (2)探索和理解輸入數(shù)據(jù);   (3)分析如何最好地將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給學習算法;   (4)選擇正確的學習算法
            • 關鍵字: 機器學習  

            DeepDetect――機器學習框架的API統(tǒng)一

            • DeepDetect ,一個專為深度學習的開源API和服務。 DeepDetect的API 簡單直觀、易用、通用和易擴展。
            • 關鍵字: DeepDetect  機器學習  API統(tǒng)一  

            解密AI發(fā)展現(xiàn)況 探尋未來智能的發(fā)展趨勢

            • 現(xiàn)今,隨著 AI 和機器學習技術快速發(fā)展,越來越多的工具和解決方案都開始使用認知能力。但這些工具和解決方案是否真正反映出了 AI 的意義所在?
            • 關鍵字: AI  機器學習  
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            ?機器學習介紹

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