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利用机器学习改进PID控制器的技巧

PID控制器是一种广泛应用于工业、机器人、航空航天等领域的常见控制器。然而，传统的PID控制器需要手动调整控制参数，这种调参方式需要经验和专业知识，耗时耗力，且难以保证控制效果。近年来，随着深度学习和强化学习的兴起，越来越多的研究者开始探索使用机器学习来优化PID控制器。通过使用机器学习算法，可以自动调整控制参数，提高控制效果。这种方法可以减少人工干预，提高系统的自适应性和鲁棒性。使用机器学习优化的PID控制器可以更好地适应不同的工况和环境变化，从而提高控制系统的性能和稳定性。在使用机器学习优化PID控制

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 353浏览收藏
深度学习与神经网络之间的联系

神经网络和深度学习密切相关，但有所区别，就像硬币的两面。神经网络神经网络类似于人类的大脑，它由许多高度互连的处理神经元组成。这些神经元协同工作，以高度敏感的方式解决复杂的机器学习问题，为我们带来了突破性的进展。神经网络中的基本计算单位是神经元，它接收输入并通过多个隐藏层中的多个神经元进行处理，最后通过输出层生成输出。在机器学习中，神经网络的通用模型受到了生物神经元的启发，这种模型是指单层神经网络只有一个输出。神经网络是通过前向传播、计算损失、反向传播、梯度下降等方式实现收敛的。它被称为人工神经网络(ANN

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 深度学习人工神经网络 178浏览收藏
优化Transformer模型的超参数的方法

Transformer模型对超参数的值非常敏感，这意味着微小的超参数变化可能会显著影响模型的性能。因此，调整Transformer模型的超参数以在特定任务上获得最佳性能是一项具有挑战性的任务。调整Transformer模型超参数的一种方法是通过超参数优化的过程。超参数优化涉及系统地搜索超参数值的组合，以在验证集上获得最佳性能。网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是几种常用的超参数优化方法。然而，这些方法通常耗时且计算量大。因此，在选择超参数优化方法时需要权衡时间成本和计算资源的限制。网格搜索网格搜索是超参数优化

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 157浏览收藏
了解Jaccard系数及其用途

Jaccard系数是用于衡量两个集合之间相似性的统计量。它通过计算两个集合的交集大小除以两个集合的并集大小来定义。换句话说，Jaccard系数根据两个集合的共同元素数量来衡量它们的相似程度。该指数在数据科学和机器学习领域得到广泛应用。Jaccard系数被广泛应用于文本挖掘、图像分析和推荐系统等各种应用程序。此外，它也是评估机器学习算法性能的常用指标之一。Jaccard系数的取值范围在0到1之间，其中0表示两个集合完全不相交，而1表示两个集合完全相同。Jaccard系数在数据科学和机器学习中的作用Jacca

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 114浏览收藏
推荐算法的常见分类：5种常用机器学习方法

个性化是当前的趋势，无论是电商、虚拟助手还是小视频，推荐算法通过人工智能（AI）向用户展示个性化产品和服务。现行的推荐算法主要基于从社交媒体、网站、电子商务门户、应用程序和其他渠道中收集用户数据，并利用这些数据训练具备机器学习能力的人工智能（AI）。接下来，带来5种常见的机器学习推荐算法：1、协同过滤协同过滤（CF）是一种古老且经典的推荐技术，用于将具有相似兴趣的用户与个性化物品、人物或信息流进行匹配。简而言之，协同过滤可以通过“购买此商品的客户也购买了”类型的推荐，帮助用户发现其他类似产品。它的工作原理

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能机器学习算法的概念 176浏览收藏
理解过拟合的概念及10种防范过拟合的方法

在机器学习中，过拟合是一个常见问题，具体表现为模型在测试数据上泛化不佳。那什么时候会出现过拟合？模型性能的高方差是过度拟合问题的一个指标。模型的训练时间或其架构复杂性可能会导致模型过拟合。结果就是模型就会学习数据集中的噪声或无用信息。本文简要介绍过度拟合与欠拟合的区别、检测过拟合的方法和避免过拟合的技巧。过拟合与欠拟合的区别当数据存在高偏差时会发生欠拟合，结果会导致模型无法在训练数据中正常工作。欠拟合发生在：使用包含噪音或异常值的不干净训练数据模型具有高偏差。场景比较复杂，但模型过于简单。当模型具有高方差

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 334浏览收藏
LeCun向网友揭示类似经历，揭露ICLR评审拒收Transformer开创之作引发质疑

去年12月，CMU和普林斯顿的2位研究者发布了Mamba架构，瞬间引起AI社区震动！结果，这篇被众人看好有望「颠覆Transformer霸权」的论文，今天竟曝出疑似被顶会拒收？！今早，康奈尔大学副教授SashaRush最先发现，这篇有望成为奠基之作的论文似乎要被ICLR2024拒之门外。并表示，「说实话，我不理解。如果它被拒绝了，我们还有什么机会」。在OpenReview上可以看到，四位审稿人给出的分数是3、6、8、8。虽然这个分数未必会让论文被拒收，但是3分这样的低分，也是很离谱了。牛文得3分，LeCu

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI 数据 354浏览收藏
机器视觉和计算机视觉的定义与区别

机器视觉与计算机视觉之间存在一些区别。机器视觉主要用于工业领域，如自动检测和制造过程。它使用图像捕获和处理技术来定义动作。而计算机视觉则更广泛地涉及图像的捕获和分析，其应用范围更加广泛。机器视觉可以看作是计算机视觉的一个子集，负责完成图像分析等任务。总的来说，机器视觉与计算机视觉有一些重叠，但在应用和功能上存在一些差异。机器视觉工作原理机器视觉系统的主要组件包括照明、镜头、图像传感器、视觉处理和通信。为了确保照明照亮要检查的零件，使目标特征突出，镜头需要能够清晰地捕捉到它们。镜头将捕捉到的图像转化为光信号

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 计算机视觉 312浏览收藏
CES 2024展会丨超4000家厂商参展，AI将是核心主题

驱动中国2024年1月9日消息，据了解，CES2024展会于2024年1月9日—12日在美国内达华州拉斯维加斯举办，展会主题包括人工智能、5G、AR&VR、加密货币、数字健康、机器人、智慧城市智能家居、太空技术、车辆技术等方面。据CES官网信息显示，今年的CES将有超过4000家厂商参展，包括1200多个初创企业。预计参会人数超过13万人，比2023年增长了近11.8万人。参会范围覆盖150多个国家和地区。不出意外的话，AI将是CES2024核心主题，多家海外巨头也透露出了发布AI领域布局的相关消

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SVM算法的全面介绍

支持向量机（SVM）是一种强大且适应性强的监督学习算法，用于异常值检测、回归和分类任务。在高维领域尤其有效，因此广泛应用于分类任务。支持向量机(SVM)的主要目的是将数据集划分为大量类，以发现最大边际超平面(MMH)，这可以分两步完成：第一步：支持向量机最初将迭代构建最能区分类别的超平面。第二步：然后它将选择最能分离类的超平面。超平面的维度与特征的数量有关。当特征数量为2时，超平面是一条线。当特征数量为3时，超平面变为二维平面。为了构造超平面，支持向量机（SVM）利用极值向量作为支持向量。SVM的目标是找

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习算法的概念 338浏览收藏
神经网络中应用的马尔科夫过程

马尔可夫过程是一种随机过程，未来状态的概率只与当前状态有关，不受过去状态的影响。它在金融、天气预报和自然语言处理等领域有广泛应用。在神经网络中，马尔可夫过程被用作建模技术，帮助人们更好地理解和预测复杂系统的行为。马尔可夫过程在神经网络中的应用主要有两个方面：马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法和马尔可夫决策过程（MDP）方法。下面将简要介绍这两种方法的应用示例。一、马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法在生成对抗网络（GAN）中的应用GAN是一种深度学习模型，由生成器和判别器两个神经网络组成。生成器的目标是生成

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 深度学习人工神经网络 452浏览收藏
随机森林在机器学习中的应用

随机森林利用多个分类树对输入向量进行分类，每棵树都有一个分类结果，最终选择票数最高的分类作为最终结果。以上是随机森林的介绍，接下来我们来看看随机森林算法的工作流程。第1步：首先从数据集中选择随机样本。第2步：对于每个样本，该算法将创建一个决策树。然后将获得每个决策树的预测结果。第3步：将对这一步中的每个预期结果进行投票。第4步：最后选择得票最多的预测结果作为最终的预测结果。随机森林算法原理随机森林方法的优点通过平均或整合不同决策树的输出，它解决了过度拟合的问题。对于范围广泛的数据项，随机森林比单个决策树表

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 285浏览收藏
对比径向基函数神经网络和BP神经网络的特点

径向基函数神经网络（RBF神经网络）和BP神经网络是两种常见的神经网络模型，它们在工作方式和应用领域上有所不同。RBF神经网络主要通过径向基函数来进行数据映射和分类，适用于非线性问题。而BP神经网络则通过反向传播算法进行训练和学习，适用于回归和分类问题。这两种网络模型各有优势，可以根据具体问题的需求选择合适的模型。一、神经元结构不同在BP神经网络中，神经元结构通常由输入层、隐含层和输出层组成。输入层负责接收原始数据，隐含层则用于进行特征提取，而输出层则利用提取的特征进行分类或回归预测。每个神经元都包含一个

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工神经网络 500浏览收藏
Meta和纽约大学合作开发OK-Robot，带来了理想中的自动倒茶机器人

在一个家庭环境中，家庭成员常常被要求去拿电视柜上的遥控器。有时甚至连宠物狗也无法幸免。但总有时候，人们会遇到无法支使他人的情况。而宠物狗也未必能理解指令。人类对机器人的期望，就是能够帮助完成这些琐事，这是我们对机器人的最终梦想。最近，纽约大学和Meta合作研发了一款具备自主行动能力的机器人。当你告诉它：“请把桌子上的玉米片放到床头柜上”，它就会通过自主寻找玉米片，并规划最佳路线和相应动作，成功地完成任务。此外，该机器人还具备整理物品和处理垃圾的能力，为你提供便利。这个机器人名为OK-Robot，是由来自纽

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI 数据 304浏览收藏
优化和应用多任务学习在机器学习中的意义

多任务学习是一种针对多个任务联合优化的模型，其中相关任务共享表示，并通过在原始任务上学习更好的决策边界来提高模型性能。通常使用单个神经网络来同时解决多个任务。除了减少推理时间外，联合解决任务组还具有其他好处，如提高预测准确性、提高数据效率和减少训练时间。什么是多任务学习模型？多任务学习是指一个机器学习模型可以同时处理多个不同的任务。它能够提高数据利用效率，加快模型收敛速度，并且减少过度拟合的问题，这是因为模型可以共享表示。多任务学习与人类学习机制更相似，因为人类常常学习可转移的技能。比如，学会骑自行车后，

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 143浏览收藏

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