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我们都知道当下人工智能已经走向了风口，而大数据是人工智能技术进行深度学习的基石，究竟大数据对人工智能的深度学习有什么影响呢？
浏览 1454提问于2018-03-30
棋类游戏一直被视为顶级人类智力试金石，人工智能挑战棋类大师的好戏也接连上演，但按照现在人工智能的发展，人工智能在围棋上几乎击败全人类，是怎样做到的呢？
浏览 1531提问于2018-08-06
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据我所知，他们从大量的输入数据中学习，并输出一个估计的输出。我的理解非常缺乏，因此我质疑这些。对我来说，人们给出的例子是毫无意义的，比如垃圾邮件、苹果橙猫狗识别、神经网络例子。
浏览 2提问于2017-04-02得票数 1
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以下四类之间有什么区别：机器学习(ML)深度学习(DL)我目前的理解是，每一种算法都封装了一些算法。我觉得，在ML、NN和DL中，机器学习(ML)是最大的集合，它包含NN，而后者又包含DL。见下图。数据科学是所有五项中最大的一组。这是正确的吗？人工智能在这个数字上会是什么样子？
📷
浏览 0提问于2020-11-18得票数 4
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我想知道在深入学习/机器学习的后端是否有数学证据或功能证明。特别是在训练和测试操作中。第二，深度学习是许多年前发明的，但仍然是非常小的硬件系统来做一些真实的事情。这是人工智能的秘密吗？
浏览 0提问于2018-12-31得票数 0
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Tensorforce、Kerasrl和chainerrl用于强化学习的区别是什么？据我所知，这三种方法都与OpenAI健身房环境有关，并且具有相同的强化学习算法。在表现上有什么不同吗？
浏览 1提问于2018-09-10得票数 1
Mitchell将机器学习定义为
一个计算机程序据说可以从经验E中学习到某些类型的任务T和性能度量P，如果它在T任务中的性能(用P来衡量)随着经验E的提高而提高。对于一些通常被计算在机器学习领域的算法，我非常怀疑它们是否是按照定义学习的算法。有趣的是，所有这些都是汤姆·米切尔的书“机器学习”的一部分。
浏览 0提问于2018-08-07得票数 2
我正在寻找一篇论文，对神经网络(深度学习)和传统方法做一些比较，以证明DL通常在足够的数据下表现得更好。我知道这是众所周知的事实，但我很难找到一篇好的论文，在这方面做一些研究。
谢谢!
浏览 0提问于2017-12-27得票数 1
我训练了一个CNN模型，该模型将图像作为输入，并将该图像映射到3个类别中的一个。但我知道这个图像可以属于3个以上的类别。但我的模型只在这3个类上训练。所以，我想做的是建立一个模型，它可以告诉我们这个图像不属于这些类别中的一个(该模型不知道这个图像属于哪个类别)，而不是给每个类别一个概率，比如10，10，80。我如何才能做到这一点？
浏览 10提问于2021-07-20得票数 0
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序列中整数的深度学习人工智能
、、、、
我对ML很陌生，我想使用keras将序列中的每一个数字归类为1或0，这取决于它是否大于以前的数字。也就是说，如果我有：解决方案应该是:序列b= 0，1，1，0，1。import tensorflow as tffrom keras.models import Sequential
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(units=1, input_
浏览 1提问于2021-08-17得票数 0
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我正在尝试使用研究领域来查找DBLP V11数据集中的聚类数。 我已经尝试使用doc2vec预训练和word2vec预训练平均，并使用DBSCAN、层次聚类对结果进行聚类，并使用肘部方法、轮廓方法和差距统计获得聚类的数量。 我从这里得到一个或两个集群，因为所有的文章都与计算机科学相关，但我需要找出计算机科学中的子领域的数量。
浏览 16提问于2019-05-22得票数 0
维基百科说：主要的情况是，他们缺乏向玩家学习的能力。阿瑟·塞缪尔将“人工智能”称为“让计算机在不被明确编程的情况下学习的研究领域”(
浏览 0提问于2015-03-08得票数 0
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我认为它们有很多共同之处(例如机器学习是两者的子集，对吗？)，但也许两者都有其他元素没有的元素？人工智能和数据科学之间的关系是什么？
浏览 0提问于2018-02-10得票数 1
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