贝叶斯深度学习综合介绍 / 开普饭

这里简单介绍三个概念,古典概型,频率学派,贝叶斯学派. 古典概型这个模型下,随机实验所有可能的结果是有限的,并且每个基本结果发生的概率是相同的比如:投掷一枚均匀硬币,结果只有两种(假设硬币没有立起 ...

一个综合的人工智能系统应该不止能"感知"环境,还要能"推断"关系及其不确定性.深度学习在各类感知的任务中表现很不错,如图像识别,语音识别.然而概率图模型更适用于 ...

深度学习.神经网络.机器学习.人工智能的关系深度学习.神经网络深度学习的概念源于人工神经网络的研究,但是并不完全等于传统神经网络. 不过在叫法上,很多深度学习算法中都会包含"神经网络&q ...

本文转自:视学算法在我们日常生活中所用到的推荐系统.智能图片美化应用和聊天机器人等应用中,各种各样的机器学习和数据处理算法正尽职尽责地发挥着自己的功效.本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别,还为每 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=7954 此示例说明如何将贝叶斯优化应用于深度学习,以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项. 要训练深度神经网络,必须指定神经网络架构以及 ...

转载于 :黄浴博士知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/78053406 计算机视觉需要图像预处理,比如特征提取,包括特征点,边缘和轮廓之类.以前做跟踪和3-D重建,首先就得 ...

0 引言在雷达领域,除了研究先进的系统集成工艺和信号处理算法外,针对雷达系统性能指标的评估也是重要的研究方向[1-2].尤其在雷达工作面临的目标特性和电磁环境日益复杂的情况下,研究各种因素动态演化 ...

来源|本文经授权转载自深度学习与计算机视觉公众号下面的教程假设了一些关于Python编程语言和高中数学的基本知识.不需要事先具备深入学习的知识.本文介绍了开始深入学习所需的PyTorch的基本知识和 ...

关于CNN, 第1部分:卷积神经网络的介绍 CNN是什么?:它们如何工作,以及如何在Python中从头开始构建一个CNN. 在过去的几年里,卷积神经网络(CNN)引起了人们的广泛关注,尤其是因为它彻底 ...

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