”机器学习/深度学习“ 的搜索结果

     在一些复杂任务中，传统机器学习方法需要将一个任务的输人和输出之间人为地切割成很多子模块(或多个阶段)，每个子模块分开学习.比如一个自然语言理解任务，一般需要分词、词性标注、句法分析、语义分析、语义推理等...

      这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器...

     深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。 强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。学习是为了更好地...

     本科期间学习了机器学习的一些算法，用SVM做的人脸识别的工作，之后又去中科院实习，用深度学习来做人脸识别。所以，从传统算法，到深度，这个过程，我是深深体会到的。单从CV领域，尤其是二维方面的工作，卷积神经...

     机器学习 Machine Learning，利用计算机模拟或实现人类的行为，就像人类一样通过学习获得新技能等等 机器学习与过往的计算机工作的区别： 传统的计算机如果想要得到某一个结果，需要人类赋予它指令，然后计算机...

     机器学习和深度学习简介 　机器学习 　Tom Mitchell 关于机器学习的定义被广泛引用，如下所示： 　对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而不断自我完善，那么我们称这...

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