資料探勘

BP不用算梯度,這樣的線性反向傳播也能Work!

向傳播是常用的學習演算法,但它存在一些缺陷,如過於敏感、依賴大量條件和約束。來自加州大學聖地亞哥分校的研究科學家 Mehrdad Yazdani 對誤差項的線性反向傳播進行研究,該方法在前向傳播中使用非線性啟

Forge:如何管理你的機器學習實驗

【導讀】在開始機器學習實驗時,大多數人都會經歷幾個步驟。首先快速寫出模型原型和訓練指令碼。然而幾天之後,程式碼庫變得不規則,並且由於程式碼間混亂的依賴性和沒有固定結構,任何修改都需要花費很多時間。因此,我們隊模

掘金資料科學市場 NVIDIA RAPIDS通過GPU加速價值實現

至頂網伺服器頻道 12月04日 新聞訊息(文/李祥敬): 在這個資料無處不在的時代,如何從資料中獲取價值成為企業的重要課題。有資料顯示,面向資料科學和機器學習的伺服器市場每年價值約為200億美元,加上科學分析和深度

自動機器學習和AI初學者指南

AI供應商總是試圖說服公司購買他們的機器學習平臺和工具,原因之一是聲稱它的產品是自動化的。這是一個關鍵的賣點,因為大多數公司都敏銳地意識到他們無法僱用足夠的資料科學家(甚至他們已經設法聘請任何資料科學家)。

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