深度学习和人工智能：背后最重要的统计学思想 / 开普饭

这三个主题,都是当下热门的概念,梳理清楚其关系,有助于在后续的学习中,有的放矢.如果只看结论,可以直接到最后一个章节. |0x00 统计分析与实证研究统计学是通过搜索.整理.分析.描述数据等手段,以 ...

机器学习 Author:louwill Machine Learning Lab 虽然现在深度学习大行其道,但以XGBoost.LightGBM和CatBoost为代表的Boosting算法仍有其广阔 ...

[导读] 在某些情况下,统计学中的显著性检验并不适合定量地理学,同样也并不适合其他学科和更为复杂的统计文献.本文主要概述了目前定量推断方法的进展,并考虑了这些方法在人文地理学研究环境中的适用性,对于从 ...

转载于 :机器之心深度学习中的优化是一项极度复杂的任务,本文是一份基础指南,旨在从数学的角度深入解读优化器. 一般而言,神经网络的整体性能取决于几个因素.通常最受关注的是网络架构,但这只是众多重要元 ...

导读: 4月19日,由全球领先的技术分销商和解决方案提供商安富利携手其供应商合作伙伴举办的'安富利人工智能云展会'正式上线.为期两个月的展览将重点介绍人工智能和机器学习的未来趋势,阐述AI/ML关键技 ...

为了解决教师在游戏教学中的一些困惑,让教师在游戏中能够帮助幼儿进行深度学习,2021年4月1日,薛八幼教务副主任任瑞带领教师们学习了寻找"童心"背后的教育生长点,促进幼儿深度学习. ...

什么是机器学习,什么是人工智能,什么是深度学习,这些名词概念我们一直有听说,但是也很容易混淆人工智能人工智能技术希望使用计算机来构造复杂的.拥有与人类智慧同样本质特性的机器,这些能够代替人工工作的 ...

ZAO最近火爆,成为现象级产品之一,引起大家的广泛关注,ATA上面已经有同学做了一些说明分析. 上面文章介绍了ZAO是基于deep fake算法演变出来的一种产品,并提供了deepFake lab的下 ...

神经网络简介神经网络是深度学习系统的基石.为了在深度学习方面取得成功,我们需要从回顾神经网络的基础知识开始,包括架构.神经网络算法等等. 什么是神经网络? 神经网络技术起源于上世纪五.六十年代,当时 ...

文/陈根机器学习是人工智能的一个重要分支,而深度学习则是机器学习发展到一定阶段的必然产物. 深度学习就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络"大脑 ...

自2012年以来,随着欣顿(Hinton).乐昆 (LeCun)和吴恩达(Andrew Ng)对深度学习的研究,使其在机器学习方面的应用取得了显著成就,深度学习成为计算机科学的一个新兴领域.谷歌.脸谱 ...

具有语言能力的深度学习系统已经广泛应用于人们的生活当中.其中一些系统使用了 Google 发布的特定深度学习模型 -- 多语言 BERT(Multilingual BERT,简称 mBERT). mB ...

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