17计算机实验班模式识别 (福州大学)

  • 机器学习笔记

    机器学习笔记总结 预习部分 第一章 第一章主要讲述了机器学习与模式识别的概念, 模型的概念和组成、特征向量的一些计算 机器学习的基本概念 机器学习可以分为监督式学习,无监督式学习,半监督式学习,强化学习。 以及模型的泛化能力,模型训练过程中存在的问题,如 1、训练样本稀疏:给定的训练样本数量是有限的
    zhanglingxin   2020-05-05 20:48   0   252
  • 机器学习第二次作业

    温故而知新,整体知识框架更加清晰了,对比以往有不同的理解。
    花式   2020-05-05 20:36   0   115
  • 第二次作业

    本次课程的课上和复习笔记我都手写记录了,我将其以pdf的形式保存在云端,老师可以下载查看。内容包括:1.模式识别的基本概念;2.基于距离的分类器;3.概率分类法;4.支持向量机(线性判据)5.人工神经网络基础 链接:https://pan.baidu.com/s/1tegmqXK715U1scg1x
    阮君曦   2020-05-05 16:52   0   109
  • 机器学习第四章学习笔记

    惯例开始的废话 真的不开学了吗,家里蹲一学期?顶不住了 作业part2 第三章写过了,就写写第四章的学习笔记吧 第四章主线 生成模型 第三章主要介绍的贝叶斯决策是生成模型,而生成模型有优势,但是也有诸多的劣势 譬如高纬需要大量样本,但是随着维度的升高,样本的量是指数级增长。所以对于一些复杂情况,就需
    egoistor   2020-05-05 00:04   0   247
  • 第二次作业

    传送门: "第一章笔记" "第二章笔记" "第三章笔记" "第四章笔记"
    宋奕   2020-05-04 13:23   0   138
  • 机器学习第二次作业

    第一章节 导图 知识点总结归纳 第一节 模式识别的应用实例 分类与回归 分类:输出量是离散的表达 (二类/多类分类) 回归:输出量是连续的信号表达 (单个/多个维度) 第二节 模型 用于回归 特征提取:从原始输入获取有效信息 ​ 回归器:将特征值映射到回归值 用于分类 分类器:回归器+判别函数 ​
    goelia   2020-05-01 20:30   0   205
  • 机器学习第一次作业

    嵌入式神经网络处理器的前沿技术介绍、展望、应用 目前而言,AI软件应用的算法已经到达一个效率瓶颈,在没有新的算法被提出之前人工智能领域的计算效率无法得到较大的提升,而此时人们将目光聚集到硬件方面,企图通过升级硬件的计算能力来进一步提高人工智能的计算效率,在这样的前提下NPU被人们所提出。嵌入式神经网
    Ace_Monster   2020-04-23 21:40   0   182
  • 第一次作业

    关于“神经形态芯片”不得不说的那些事 介绍 神经形态芯片是仿照生命体神经架构来设计超大规模的集成电路(VLSI)的硬件电子技术。由VLSI的发明者卡佛米德首先提出。在实验中,他发现细胞中离子通道和电子三极管具有十分相似的电压——电流关系。故而提出用模拟电路搭建硅神经元去模仿生物神经结构的脉冲特性,试
    生于戊寅之年癸亥之月   2020-04-23 19:56   0   155
  • 机器学习第一次作业

    1.人工智能领域的前沿技术介绍 深度强化学习 深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合,可以直接根据输入的图像进行控制,是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。深度学习具有较强的感知能力,但是缺乏一定的决策能力;而强化学习具有决策能力,对感知问题束手无策。因此,将两者结合起来,优势
    b6666666666666666b   2020-04-23 18:00   0   102
  • 第一次作业

    人工智能领域的前沿技术介绍、展望、应用————类脑计算算法 类脑计算 类脑研究是世界各大国间竞争博弈的战略重点,正进一步促成脑科学与计算机等多种学科的交叉融合,带动新一轮的科技革命,以信息手段加速人类对大脑的认知、模拟及融合,有望为人类构建能力强大的“超级大脑”. 类脑研究主要以“人造超级大脑”为目
    陈秋琴   2020-04-23 15:25   0   286