上一页 1 ··· 46 47 48 49 50 51 52 53 54 ··· 79 下一页
摘要: 1. 典型聚类算法1.1 基于划分的方法代表:kmeans算法·指定k个聚类中心·(计算数据点与初始聚类中心的距离)·(对于数据点,找到最近的{i}ci(聚类中心),将分配到{i}ci中)·(更新聚类中心点,是... 阅读全文
posted @ 2019-08-10 22:00 人工智能遇见磐创 阅读(1682) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具。有了它,就能在几乎不损失模型精度的情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件... 阅读全文
posted @ 2019-08-09 22:31 人工智能遇见磐创 阅读(717) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 概览完整的代码可以从这里下载:https://github.com/prateekjoshi565/recommendation_system/blob/master/recommender_2.ipynb 介绍... 阅读全文
posted @ 2019-08-08 22:00 人工智能遇见磐创 阅读(422) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 编者按:“对话”是微软研究院AI头条开设的全新栏目,我们将邀请微软亚洲研究院的研究人员与人工智能各大领域的杰出学者深度交流,在流窜的思维火花中透视行业的最前沿。本期对话主持人是微软亚洲研究院资深研究员王井东博士,... 阅读全文
posted @ 2019-08-07 22:01 人工智能遇见磐创 阅读(438) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 介绍“The world’s best economies are directly linked to a culture of encouragement and positive feedback.”你能猜... 阅读全文
posted @ 2019-08-05 22:02 人工智能遇见磐创 阅读(864) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 介绍线性代数与数据科学的关系就像罗宾与蝙蝠侠。这位数据科学忠实的伙伴经常会被大家所忽视,但实际上,它是数据科学主要领域--包括计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)等热门领域的强力支撑。数据开发者往往会因为数... 阅读全文
posted @ 2019-08-04 22:00 人工智能遇见磐创 阅读(1358) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 该小... 阅读全文
posted @ 2019-08-03 22:00 人工智能遇见磐创 阅读(826) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一般情况下,我们使用数据库查找事物间的联系的时候,只需要短程关系的查询(两层以内的关联)。当需要进行更长程的,更广范围的关系查询时,就需要图数据库的功能。而随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展,... 阅读全文
posted @ 2019-08-03 22:00 人工智能遇见磐创 阅读(494) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 介绍在本系列前面两篇文章中我一直在讨论Data Fabric,并给出了一些关于Data Fabric中的机器学习和深度学习的概念。并给出了我对Data Fabric的定义:Data Fabric是支持企业所有数据... 阅读全文
posted @ 2019-08-01 22:43 人工智能遇见磐创 阅读(405) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 七月份的尾巴,机器学习顶会NeurIPS 2019的初步结果已经来了。一年一度的吐槽盛会也由此开始。“有评审问我啥是ResNet。”“有评审问我为啥没引用X论文。我不止引用了,还专门描述了一段和X的关系。”“我... 阅读全文
posted @ 2019-08-01 22:43 人工智能遇见磐创 阅读(238) 评论(0) 推荐(0) 编辑
上一页 1 ··· 46 47 48 49 50 51 52 53 54 ··· 79 下一页