神經網路的學習是指從訓練資料中自動獲取最優權重引數的過程，損失函式就是用來衡量神經網路的學習的程度，學習的目的就是以該損失函式為基準，找出能使它的值達到最小的權重引數。 從資料中學習 神經網

2019年3月21日，在巴赫生日的這一天，谷歌上線了“巴赫塗鴉”，根據谷歌的官方介紹，利用這個塗鴉，你可以隨意創作自己的旋律，利用人工智慧，塗鴉將用巴赫的風格來演奏你創作的作品。 Doodle團隊

【 獵雲網 （微信：）北京】3月25日報道（文/呂夢） 獵雲網今日獲悉，人工智慧領域的傑出專家寧華中博士已於近日加入文遠知行WeRide，擔任感知團隊執行總

去年團隊在使用者端上進行了一些簡單的智慧應用探索實踐，這裡記錄梳理下。 現在很多“智慧”，是普通推薦演算法借深度學習的風包裝的，核心也就是決策樹 / 隨機森林/SVM這些9 0 年代已經提出的演算法，我們

作者： Benedict Evans 爆炸式地發展了四五年後，機器學習而今已逐漸成為人們耳熟能詳的概念。 機器學習的發展，不僅僅體現在相關創業公司不斷湧現，以及科技公司的自身重建（許多大公

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AdaBoost演算法和SVM演算法曾被當做兩大最好的監督學習分類演算法，現在可能要再加上神經網路了（以上均為聽說。。。） AdaBoost是adaptive boosting的縮寫（自適應增強學習），是基

美國防高階研究專案局（DARPA）在其3月15日的一份跨部門通告（BAA）中指出，該機構將為其與美國家科學基金會（NSF）合作開展的“實時機器學習（Real-Time Machine Learning，RTML）”專

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文遠知行WeRide重磅宣佈，人工智慧領域的傑出專家寧華中博士已於近日加入文遠知行，擔任感知團隊執行總監，全面負責感知系統整體技術規劃及團隊管理。 “作為技術人員，面對無人駕駛這滾滾潮流，你不能站

場景描述： 哈佛大學的研究者，通過將 AI 技術引入建築的設計流程，為生成建築的圖紙規劃提供了更合理和多樣式的選擇，為人工智慧在建築設計行業的發展，帶來了進一步的嘗試和探索。 關鍵詞: GANs 建築

想要高效地實現神經網路，離不開numpy多維陣列的運算。 一維陣列 先介紹numpy一維陣列： In [1]: import numpy as np In [2]: A=np.arr

參加 2019 Python開發者日，請掃碼諮詢 ↑ ↑↑ 作者 | 琥珀 出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100） 此前營長為大家分享過不少機器學習相關資料集的資源，

作者 Oscar Chang 總結了機器學習研究中的七大迷思，每個問題都很有趣，也可能是你在研究機器學習的過程中曾經遇到過的“想當然”問題。AI 前線對這篇文章進行了編譯，以饗讀者。 迷思之一：Tensor

【編者按】本文轉自科技導報，作者劉春生，郝治理等。劉春生，國防科技大學電子對抗學院，副教授，研究方向為雷達對抗技術；郝治理（共同第一作者），國防科技大學電子對抗學院，碩士研究生，研究方向為訊號與資訊