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- 什么是人工智能？人工智能是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。人工智能最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 什么是人工智能？人工智能是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。人工智能最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。
- 从本质上讲，深度残差收缩网络属于卷积神经网络，是深度残差网络（deep residual network, ResNet）的一个变种。它的核心思想在于，在深度学习进行特征学习的过程中，剔除冗余信息是非常重要的；软阈值化是一种非常灵活的、删除冗余信息的方式。1.深度残差网络首先，在介绍深度残差收缩网络的时候，经常需要从深度残差网络开始讲起。下图展示了深度残差网络的基本模块，包括一些非线性层（残... 从本质上讲，深度残差收缩网络属于卷积神经网络，是深度残差网络（deep residual network, ResNet）的一个变种。它的核心思想在于，在深度学习进行特征学习的过程中，剔除冗余信息是非常重要的；软阈值化是一种非常灵活的、删除冗余信息的方式。1.深度残差网络首先，在介绍深度残差收缩网络的时候，经常需要从深度残差网络开始讲起。下图展示了深度残差网络的基本模块，包括一些非线性层（残...
- 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/glossaryLL1 损失函数 (L₁ loss)一种损失函数，基于模型预测的值与标签的实际值之差的绝对值。与 L2 损失函数相比，L1 损失函数对离群值的敏感性弱一些。L1 正则化 (L₁ regularization)一种正则化，根据权重的绝对值的总和来惩罚权重。在依赖稀疏特征的模型... 原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/glossaryLL1 损失函数 (L₁ loss)一种损失函数，基于模型预测的值与标签的实际值之差的绝对值。与 L2 损失函数相比，L1 损失函数对离群值的敏感性弱一些。L1 正则化 (L₁ regularization)一种正则化，根据权重的绝对值的总和来惩罚权重。在依赖稀疏特征的模型...
- 几个月前，我写了篇文章“纯python编写K-means算法，提取图片中的主体颜色”，找到图片中的显著颜色。今天突发奇想，能不能把k-means用于图片压缩呢？对图像rgb三个通道进行聚类，得到中心点像素，并填充对应的类别区域，我找来了一张上海的图片进行压缩。 几个月前，我写了篇文章“纯python编写K-means算法，提取图片中的主体颜色”，找到图片中的显著颜色。今天突发奇想，能不能把k-means用于图片压缩呢？对图像rgb三个通道进行聚类，得到中心点像素，并填充对应的类别区域，我找来了一张上海的图片进行压缩。
- 熵”最初是热力学中的一个概念，后来在信息论中引入了信息熵的概念，用来表示不确定度的度量，不确定度越大，熵值越大。极限情况，当一个随机变量均匀分布时，熵值最大；完全确定时，熵值为0。以最大熵理论为基础的统计建模已经成为近年来自然语言处理领域最成功的机器学习方法。 熵”最初是热力学中的一个概念，后来在信息论中引入了信息熵的概念，用来表示不确定度的度量，不确定度越大，熵值越大。极限情况，当一个随机变量均匀分布时，熵值最大；完全确定时，熵值为0。以最大熵理论为基础的统计建模已经成为近年来自然语言处理领域最成功的机器学习方法。
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