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- 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
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- 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
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- 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
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- 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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- 机器学习问题中渐进性质的重要性
- 渐近性质是指随着数据量增加，算法的性能是否会趋于稳定或收敛到一定的界限。在机器学习问题中，渐近性质是评估算法可扩展性和效率的重要指标。了解算法的渐近性质有助于我们选择适合的算法解决机器学习问题。通过分析算法在不同数据量下的表现，我们可以预测算法在大规模数据集上的效率和性能。这对于处理大规模数据集的实际问题非常重要。因此，了解算法的渐近性质可以帮助我们在实际应用中做出更明智的决策。常见的机器学习算法有多种，如支持向量机、朴素贝叶斯、决策树和神经网络。每个算法都有自己的优缺点，因此在选择时需考虑因素如数据量、
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- 利用中国科学院大气物理研究所的物理耦合图神经网络增强降水预测技术，实现物理与人工智能的融合
- 编辑|ScienceAI大模型时代，纯数据驱动的气象、气候模型效果逐渐追赶甚至赶超数值模式。然而，现有的气象气候大模型仍然存在一些问题。例如，模型中的物理一致性还不够高，这导致了对于复杂的天气气候现象如降水的预测能力受限。另外，辐散风的预报效果也不尽如人意。这些问题需要进一步的研究和改进，以提高模型的预测精度和可靠性。目前，将物理、大气动力与深度学习模型结合，是解决瓶颈问题的重要途径。近日，中国科学院大气物理研究所黄刚研究员团队基于地球系统数值模拟装置（寰）的数据和算力支持，从物理变量耦合关系角度出发，结
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 产业 极端天气 天气预报 473浏览 收藏
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- 网易伏羲携AI绘画科技亮相WAIC，带来丹青之约的绘画体验
- 2023年7月6日至8日，上海将举办世界人工智能大会。为了让参会者亲身体验到人工智能绘画的奇妙科技，网易伏羲与上海市团市委、东浩兰生共同推出了首届AI绘画体验活动。这个活动将覆盖世界人工智能大会的所有展区，观众可以前往世博展览馆主会场、张江分会场或徐汇分会场的任一AI绘画体验区，现场感受AI生成式绘画的奇妙之处。作为国内首个从事游戏与泛娱乐AI研究和应用的机构，网易伏羲希望通过此次活动，让更多人参与到数字世界的创作和探索中来。同时，我们也希望让更多青少年群体感受到AI技术所带来的中国传统文化魅力。参与者可
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- 首个大型打假案件：阿里云一审胜诉山寨通义千问 App
- 阿里云、阿里巴巴诉山寨通义千问App发布方一审胜诉，飞游科技因侵犯注册商标及虚假宣传被责令赔偿经济损失及维权费用，并连续十五日在官网发布道歉声明。大模型打假维权首例胜诉判决，为打击侵权行为提供了有力保护。最近，武汉市中级人民法院做出了一项初审判决，认定飞游科技公司未经授权发布仿冒“通义千问”、“通义听悟”软件，涉嫌商标侵权和虚假宣传。判决书显示，当阿里云的“通义千问官方App”还处于测试阶段尚未正式发布时，飞游科技公司趁机在运营的软件园中提供了仿冒软件“通义千问”和“通义听悟”，并将其描述为阿里官方版本，
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- 南大周志华在大规模模型时代中专注于学术研究，最新研究成果即将发布
- 机器学习在各个领域都取得了巨大的成功，并且不断涌现出大量优质的机器学习模型。然而，对于普通用户来说，要找到适合自己任务的模型并不容易，更不用说从零开始构建新模型了。为了解决这个问题，南京大学周志华教授提出了一种名为「学件」的范式，通过模型加上规约的思路构建了一个学件市场（现称为学件基座系统），使用户能够统一地选择和部署模型来满足自己的需求。现在，学件范式迎来了首个开源的基础平台，名为北冥坞（Beimingwu）。这个平台将为用户提供一个丰富的模型库和部署工具，使得使用和定制机器学习模型变得更加简单和高效。
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 产业 学件基座系统 周志华 155浏览 收藏
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- 应对春运出行：浙江嘉兴高速成为充电机器人和潮汐充电站的新面貌
- 为了应对春运期间客流的增加，浙江嘉兴高速公路的多个服务区采取了一系列措施来缓解充电桩紧张、电动车充电排队长的问题。其中包括引入充电机器人和潮汐充电站等设备，以提供更多的充电服务。这些举措有助于满足电动车主的充电需求，提高充电效率，减少充电等待时间。在沪杭高速嘉兴服务区，一款移动充电机器人引入了无人驾驶技术，可为4到5辆电动汽车提供充电服务。车主只需通过手机小程序进行预约或下单，机器人就会自动前往车辆附近进行充电，实现了从“人找充电桩”到“充电桩找人”的转变。这一创新的服务方式为电动车主带来了更便利的充电体
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 充电机器人 潮汐充电站 363浏览 收藏
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- 谁在疯狂押注AR逆市上涨？
- 消费级AR眼镜的潮水走向。2023年，虚拟现实（VR）走向衰退，增强现实（AR）走向兴盛。当Pico等一众虚拟现实厂商传出裁员和销量暴跌的消息时，增强现实却一路高歌猛进，为疲软的头戴式显示器市场带来一丝希望IDC最近发布的报告指出，预计到2023年，中国AR设备的销售量将达到24万台，较去年增长了133.9%。此外，该机构还预测，到2023年中国AR市场的规模增速可能会达到101.0%VR（VirtualReality）意为虚拟现实，而AR（AugmentedReality）即增强现实，两者的产品目前均主
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 趋势 投资 ar技术 122浏览 收藏
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- 卷积神经网络中的滤波器
- 在神经网络中，滤波器通常指的是卷积神经网络中的卷积核。卷积核是一个小矩阵，用于对输入图像进行卷积操作，以提取图像中的特征。卷积操作可以看作一种滤波操作，通过对输入数据进行卷积操作，可以捕获数据中的空间结构信息。这种操作在图像处理和计算机视觉领域中广泛应用，可用于边缘检测、特征提取以及目标识别等任务。通过调整卷积核的大小和权重，可以改变滤波器的特性，从而适应不同的特征提取需求。在卷积神经网络中，每个卷积层都包含多个滤波器，每个滤波器负责提取不同的特征。这些特征可以用于识别图像中的物体、纹理、边缘等信息。在训
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工神经网络 479浏览 收藏
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- 改进Transformer位置编码的介绍及方法
- Transformer是一种广泛应用于自然语言处理任务的深度学习模型。它采用自注意力机制来捕捉序列中单词之间的关系，但忽略了单词在序列中的位置顺序，这可能导致信息丢失。为了解决这个问题，Transformer引入了位置编码。位置编码的基本原理是为每个单词在序列中分配一个位置向量，该向量包含关于该单词在序列中位置的信息。这样，模型就可以通过将位置向量与词嵌入向量相加来考虑单词的位置信息。一种常用的位置编码方法是使用正弦和余弦函数来生成位置向量。具体而言，对于每个位置和每个维度，位置向量的值由一个正弦函数和一
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 深度学习 352浏览 收藏
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- 特征缩放对局部优化的影响
- 特征缩放在机器学习中扮演着重要的角色，它与局部最优之间有着密切的关系。特征缩放指的是将特征数据按比例进行调整，以使其在数值上具有相似的范围。这样做的目的是避免某些特征在模型训练中对结果产生过大的影响，从而使模型更加稳定和准确。局部最优则指的是在一个局部区域内找到的最优解，但不一定是全局最优解。在机器学习中，优化算法常常会通过迭代的方式寻找最优解。如果特征数据的范围差异较大，那么在模型训练过程中，一些特征可能会对优化算法的收敛产生较大的影响，使得算法陷入局部最优而无法找到全局最优解。为了解决这个问题，我们可
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 特征工程 207浏览 收藏
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