量子力学的内在概率性质使该领域的物理系统成为有效的无限大数据源，是机器学习应用的一个极具吸引力的领域。一个这种概率性质的范例是量子物理学中的测量过程。绕核运动的电子的位置 只能根据测量结果大致推断。无...

本文介绍健康医疗的深度学习技术，重点讨论了计算机视觉、自然语言处理、强化学习和广义方法的深度学习。我们描述这些计算技术如何影响医学的几个关键领域，并探索如何构建端到端系统。计算机视觉的讨论主要集中在医学成...

CVPR 2022已经放榜，AI科技评论邀请阿里巴巴的小伙伴来分享他们在CVPR 2022的收获，第一场直播将30号（周三）晚18:30开始，敬请期待。 时间 3月30日 18:30 活动流程 18:30-19:00 分享嘉宾：徐渊鸿 分享主题：Unsupervised Visual R...

前一篇文章详细讲解了循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测，通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本篇文章将分享无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析，运行效果如下图所示...

联邦学习是一种机器学习设定，其中许多客户端（例如：移动设备或整个组织）在中央服务器（例如：服务提供商）的协调下共同训练模型，同时保持训练数据的去中心化及分散性。联邦学习的长期目标则是：在不暴露数据的情况下分析和学习多个...

在现实世界中，数据往往存在各种各样的问题，例如：图片分类模型对标注数据的依赖性很强、标注图片数据难以获取、大量未标注数据存在、针对某个场景的数据量过小…等等问题。...

上一文（【科普】半监督学习的概述与思考，及其在联邦学习场景下的应用）中，我们主要介绍了半监督学习相关的基础知识、方法以及一些SOTA论文，接下来我们将从联邦学习结合半监督学习的角度来进行探讨。...

在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念。本文主要介绍神经网络常用的损失函数。...

学习了Pytorch基础之后，在利用Pytorch搭建各种神经网络模型解决问题之前，我们需要了解深度学习的一些基础知识。本文主要介绍监督学习和无监督学习。...

本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点： 1、应用性。 涉及到应用问题时，知识的普适性显然...