小智典 >>qingqing 创建的词条
长短期记忆
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 长短期记忆 Long short-term memory LSTM

摘要: 长短期记忆人工神经网络(Long-Short Term Memory,LSTM)论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构,LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。[阅读全文]

迁移学习
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 迁移学习 Transfer learning

摘要: 迁移学习是机器学习中的一个研究问题,它侧重于存储在解决一个问题时获得的知识并将其应用于不同但相关的问题。例如,在学习识别汽车时获得的知识可以在尝试识别卡车时应用。这一研究领域与学习转移的心理学文献的悠久[阅读全文]

粒子群算法
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 粒子群算法 Particle swarm optimization PSO

摘要: 粒子群算法,也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization),缩写为 PSO, 是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法([阅读全文]

启发式算法
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 启发式算法 Heuristic

摘要: 在计算机科学,人工智能和数学优化中,启发式是一种技术,用于在经典方法太慢时更快地解决问题,或者用于在经典方法中找到近似解找不到任何确切的解决方案。这是通过交易速度的最佳性,完整性,准确性或精确度来实现的[阅读全文]

产生式模型
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 产生式模型 Generative model

摘要: 在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量[阅读全文]

判别式模型
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 判别式模型 Discriminative model

摘要: 百度百科版本在机器学习领域判别模型是一种对未知数据 y 与已知数据 x 之间关系进行建模的方法。判别模型是一种基于概率理论的方法。已知输入变量 x ,判别模型通过构建条件概率分布 P(y|x) 预测 y[阅读全文]

图灵测试
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 知识图谱 Knowledge Graph

摘要: 知识图谱(Knowledge Graph)又称为科学知识图谱,在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、[阅读全文]

语音合成
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 语音合成 Text to Speech TTS

摘要: 语音合成是通过机械的、电子的方法产生人造语音的技术。TTS技术(又称文语转换技术)隶属于语音合成,它是将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。[阅读全文]

知识图谱
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 知识图谱

摘要: 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科[阅读全文]

遗传算法
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 遗传算法 Genetic algorithm GA

摘要: 小白版本遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理,是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法,能在搜[阅读全文]

元学习
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 元学习 Meta learning

摘要: 元学习的思想是学习「学习(训练)」过程。[阅读全文]

预训练
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 预训练 Pre-train

摘要: 无监督预训练是用来训练的数据不包含输出目标,需要学习算法自动学习到一些有价值的信息。[阅读全文]

无监督学习
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 无监督学习 Unsupervised learning UL

摘要: 现实生活中常常会有这样的问题:缺乏足够的先验知识,因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地,我们希望计算机能代我们完成这些工作,或至少提供一些帮助。根据类别未知(没有被标记)的训练样本[阅读全文]

监督学习
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 监督学习 Supervised learning

摘要: 监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。[阅读全文]

线性判别分析
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 线性判别分析 Linear Discriminant Analysis LDA

摘要: 什么是线性判别分析?逻辑回归是一种传统上仅限于两类分类问题的分类算法。如果您有两个以上的类,则线性判别分析算法是首选的线性分类技术。LDA的代表非常简单。它包含数据的统计属性,为每个类计算。对于单个输入[阅读全文]

K邻近
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: K 邻近 k-nearest neighbors KNN

摘要: 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表[阅读全文]

学习向量量化
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 学习向量量化 Learning vector quantization LVQ

摘要: LVQ可以被理解为人工神经网络的一个特例,更确切地说,它应用了一种赢家通吃的 Hebbian学习方法。它是自组织图(SOM)的前体,与神经气体有关,也与k-最近邻算法(k-NN)有关。LVQ由Teuvo[阅读全文]

随机森林
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 随机森林 Random forest

摘要: 随机森林或随机决策森林是用于分类,回归和其他任务的集成学习方法,其通过在训练时构建多个决策树并输出作为类的模式(分类)或平均预测(回归)的类来操作。个别树木。随机决策森林纠正决策树过度拟合其训练集的习惯[阅读全文]

自然语言处理
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 自然语言处理 Natural language processing NLP

摘要: 自然语言处理(NLP)是计算机科学,信息工程和人工智能的子领域,涉及计算机与人类(自然)语言之间的交互,特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。自然语言处理中的挑战通常涉及语音识别,自然[阅读全文]

计算机视觉
编辑: | 浏览: 词条创建者:qingqing     创建时间:
标签: 计算机视觉 Computer Vision CV

摘要: 计算机视觉是一个跨学科的科学领域,涉及如何制作计算机以从数字图像或视频中获得高层次的理解。从工程的角度来看,它寻求自动化人类视觉系统可以完成的任务。[阅读全文]

 共22条 12››