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搜索关键字:人工智能 智能家居    ( 4397个结果
14 深度学习-卷积
1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 联系:人工只能是最早出现的,其次就是机器学习,过来就是深度学习,当今人工智能大爆炸的核心驱动。相当与人工智能是一个集合,机器学习是人工智能的子集,而深度学习又是机器学习的子集。 区别:机器学习和深度学习的区别是,机器学习大部分算法需要人类自己寻 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-07 15:01:43    阅读次数:59
But How Do It Know 关于人工智能的思考
神图 能够实时观察设计的cpu是如何执行指令的。网页地址:http://www.buthowdoitknow.com/but_how_do_it_know_cpu_model.html Philosophy But How do it Know(计算机是怎么知道的) 近乎成了一个哲学问题,这本书讲述 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-07 14:27:39    阅读次数:141
NVIDIA Tensor Cores解析
NVIDIA Tensor Cores解析 高性能计算机和人工智能前所未有的加速 Tensor Cores支持混合精度计算,动态调整计算以加快吞吐量,同时保持精度。最新一代将这些加速功能扩展到各种工作负载。NVIDIA Tensor内核为所有工作负载提供了新的能力,从革命性的新精度Tensor Fl ...
分类:其他好文   时间:2020-06-07 10:41:37    阅读次数:82
机器学习——14 深度学习-卷积
1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-07 09:26:59    阅读次数:90
14 深度学习-卷积
1,简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别 人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、zhi延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-06 18:41:11    阅读次数:95
机器学习十四--深度学习-卷积
1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 3.理解卷积计算。 以digit0为例,进行手工演算。 from sklearn.datasets import load_digits #小数据集8*8 digits = load_digit ...
分类:其他好文   时间:2020-06-06 18:35:50    阅读次数:58
14 深度学习-卷积
1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 三者联系: 三者区别: 人工智能比喻成的孩子大脑,机器学习就是让孩子去掌握认知能力的过程,而深度学习是这过程中很有效率的一种教学体系。人工智能是目的,是结果;深度学习、机器学习是方法,是工具。 机器学习是人工智能的一种途径或子集,它强调“学习” ...
分类:其他好文   时间:2020-06-06 18:19:02    阅读次数:59
14 深度学习-卷积
1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 答:人工智能、机器学习和深度学习之间是的关系,人工智能在上层,机器学习是为了更好的人工智能化,一般用于数据处理解析,用算法进行决策与预测,深度学习是为了更好的机器学习逐步深入到机器学习底部是深度学习。从时间上人工智能是人类给机器智能华的过程;机 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-06 13:05:52    阅读次数:48
人工智能以及朱迪亚·珀尔(Judea Pearl)的因果推理误区
朱迪亚·珀尔(JudeaPearl)——以色列裔美籍计算机科学家、哲学家,以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络而闻名。他还因在结构模型的基础上发展出因果和反事实推论而受到广泛称赞。2011年,ACM授予JudeaPearl图灵奖,以表彰他“通过发展概率和因果推理演算对人工智能做出的基础性贡献”。JudeaPearl在2018年出版了一本新著《为什么:关于因果关系的新科学》系统总结了自己近25年关于
分类:其他好文   时间:2020-06-06 09:27:12    阅读次数:200
基于深度卷积神经网络的图像风格迁移 与神经涂鸦系统的设计与实现
基于深度卷积神经网络的图像风格迁移与神经涂鸦系统的设计与实现 【摘要】深度卷积神经网络提取图像特征的机器学习方法目前被应用到各类图像处理问题中,该方法可以很好地识别分析图像,是人工智能领域的一个重要分支。 本文中设计并实现了一款基于卷积神经网络的图像风格迁移系统,可以通过神经表示来分离和重组任意图像 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-05 19:28:20    阅读次数:60
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