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【深度学习并非万能】全方位对比深度学习和经典机器学习

近年来,深度学习已成为大多数AI问题的首选技术,使得经典机器学习相形见绌。原因很明显,深度学习在语音、自然语言、视觉和游戏等许多任务上都表现出卓越的性能。然而,尽管深度学习具有如此好的性能,经典机器学习方法仍有一些优势,而且在一些特定情况下最好使用经典机器学习方法,例如线性回归或决策树,而不是使用一个大型深度网络。 本文将对比深度学习和经典机器学习,分别介绍这两种技术的优缺点以及它们在哪些问题/如何得到最佳使用。 深度学习优于经典机器学习 一流的性能:在许多领域,深度网络已经取得了远远超过经典ML方

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    一文读懂量子机器学习:量子算法基石已经奠定

    【新智元导读】在计算能力增加和算法进步的推动下,机器学习技术已成为从数据中寻找模式的强大工具。量子系统能生产出一些非典型(atypical)模式,而一般认为经典系统无法高效地生产出这些模式。所以,有理由假定,量子计算机在某些机器学习任务上将优于经典计算机。量子机器学习这一研究领域探索如何设计和实现量子软件,如何使量子机器学习速度比经典计算机更快。该领域最近的工作已经建造出了可以担当机器学习程序基石的量子算法,但在硬件和软件方面仍面临巨大挑战。 在人类拥有计算机之前,人类就从数据中寻找模式。托勒密将对星系运动

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    七一主题诵读活动报名通道已开启!优秀作品将面向全国展播

    为了贯彻落实中共中央办公厅、国务院办公厅《关于实施中华优秀传统文化传承发展工程的意见》和全国教育大会精神,全面深入实施中华经典诵读工程,全国校园节庆日诵读活动将持续开展。 2021年“全国校园节庆日诵读活动”由教育部语言文字应用管理司主办,中国教育电视台、腾讯公司承办,中国教育网络电视台协办,“七一”节庆日将至,现在全国范围内开展“传诵红色经典 讴歌百年风华——七一主题诵读视频展播和创意诵读活动征集”。 本次经典诵读的“七一“主题活动征集面向全国校园师生和家庭开展,个人或单位可以通过组织诵读拍摄视频、

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    你还停留在“Broca”区和“Wernicke”区的语言模型时代吗?

    相信从事脑科学研究的大家对“Broca”区和“Wernicke”区肯定都不陌生,尤其是从事语言相关研究的朋友更是对这两个脑区情有独钟。那假如我问你,“Broca”区具体指那几个脑区?其解剖学位置该如何限定?同样的问题来问“Wernicke”区,你能够具体的回答出来吗?我想,你可能已经开动你学富五车、才高八斗的大脑来解答这两个问题了。先别着急,小编带你看看2016年Pascale Tremblay和 Anthony Steven Dick教授发表在《Brain and Language》杂志的语言模型回顾文章——”Broca and Wernicke are dead, or moving past the classic model of language neurobiology” 。相信你在读完这篇文章后,肯定会对这两个脑区以及语言模型会有更深的认识。

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    一个开源较为完善的关系图可视化引擎,支持自定义的可视化效果图谱引擎

    开源项目简介 一个较为完善的图可视化引擎,支持自定义的可视化效果,集成多种经典网络布局算法,社区发现算法,路径分析算法,方便使用人员或开发者快速构建自己的图可视化分析应用。应用于知识图谱可视化, 一、开源项目简介 一个较为完善的图可视化引擎,支持自定义的可视化效果,集成多种经典网络布局算法,社区发现算法,路径分析算法,方便使用人员或开发者快速构建自己的图可视化分析应用。 应用于知识图谱可视化,复杂网络可视化分析,关系图可视化,网络拓扑图,布局算法,社区发现算法等可视化场景。可以作为 network,grap

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    功能连接作为框架来分析脑环路对fMRI的贡献

    近年来,功能性神经成像的研究领域已经从单纯的局部化研究孤立的脑功能区域,转向更全面地研究功能网络中的这些区域。然而,用于研究功能网络的方法依赖于灰质中的局部信号,在识别支持脑区域间相互作用的解剖环路方面是有限的。如果能绘制大脑各区域之间的功能信号传导回路,就能更好地理解大脑的功能特征和功能障碍。我们开发了一种方法来揭示大脑回路和功能之间的关系:功能连接体Functionnectome。Functionnectome结合功能性核磁共振成像(fMRI)的功能信号和白质回路解剖,解锁并绘制出第一张功能性白质地图。为了展示这种方法的通用性,我们提供了第一张功能性白质图,揭示了连接区域对运动、工作记忆和语言功能的共同贡献。Functionnectome自带一个开源的配套软件,并通过将该方法应用于现有的数据集和任务fMRI之外,开辟了研究功能网络的新途径。

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