第 100 頁-探索人工智慧技術的未來

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分類：: 人工智慧 IT業界

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瞭解機器學習中反向傳播演算法的運作機制

反向傳播是神經網路訓練中常見的演算法，用於調整單一神經元的權重。它透過從神經元的輸出向後移動來實現權重的最佳化，從而最小化網路的錯誤。這個過程始於隨機產生權重的網絡，然後利用反向傳播演算法將它們調整到模型中。反向傳播演算法涉及什麼？它是一種監督學習演算法，用於訓練神經網路中權重和偏差的最佳化。它主要基於微積分中的鍊式法則，計算損失函數對神經網路權重的梯度。其工作原理是透過將錯誤從輸出層向後傳播到神經網路的每一層，根據梯度調整權重。每個權重的梯度用於在反向梯度的方向更新權重，以最小化損失函數。不斷重複此過程

人工智慧 628 2024-01-24 14:06:05
AI穩定性再次突飛猛進：驚人的影片生成新演示，網友一致認可

StableDiffusion要王者回來了？ StabilityAICEOEmadMostaque最新推文，四段影片引人無數遐想。不少網友懷疑，這是StableVideoDiffusion新版的示範Demo。因為從效果來看，不管是畫面清晰度、一致性或流暢度都十分驚人。例如這隻毛絨熊帶著泳鏡潛水。毛絨熊動作十分流暢，甚至還眨眼睛。而背後也有豐富的海水細節。再加上EmadMostaque本人，從今年1月1日開始就消失了幾個星期，始終未曾在社群網路上露面。網友覺得，這一波更像是憋了個大新聞。 Stabi

人工智慧 984 2024-01-24 13:45:05
元學習在機器學習的應用

元學習透過優化學習演算法和識別表現最佳的演算法幫助機器學習演算法克服挑戰。元學習、元分類器和元回歸機器學習中的元分類器元分類器在機器學習中屬於一種元學習演算法，用於分類預測建模任務。它利用其他分類器預測的結果作為特徵，最終選擇其中的一個作為最終預測結果。元迴歸元迴歸是一種用於迴歸預測建模任務的元學習演算法。它利用迴歸分析來組合、比較和綜合幾項研究的研究結果，同時調整可用協變數對反應變數的影響。元迴歸分析旨在調和相互矛盾的研究或證實彼此一致的研究。元學習中使用了哪些技術？以下是元學習中使用的一些方法：度量學

人工智慧 584 2024-01-24 13:24:14
浙江大學博士後學術沙龍第八期活動：網易伏羲研討智能體新領域

6月5日，浙江大學博士後學術沙龍第八期活動在浙江大學玉泉校區圓滿結束。本次活動是由浙江大學博士後聯誼會與網易伏羲實驗室合作舉辦的聯合學術沙龍。主講人范長傑、丁彧、李林橙、趙增四位博士皆來自網易伏羲實驗室。本次沙龍的主題是網易伏羲實驗室在人工智慧領域的工作成果。範長傑分享了智能體編程的研究成果，丁彧介紹了數位虛擬人的相關研究，李林橙講解了視覺計算方面的進展，趙增則重點分享了AIGC系統建設的成果。透過這次沙龍，與會者們深入了解了網易伏羲實驗室在人工智慧領域的創新成果，並進行了深入的交流和討論。

人工智慧 787 2024-01-24 13:18:06
大規模模型中embedding的實現技術

嵌入（Embedding）在大型深度學習模型中是將高維度輸入資料（如文字或圖像）映射到低維度空間的向量表示。在自然語言處理（NLP）中，嵌入常用於將單字或片語對應到向量空間中的連續值，以便進行文字分類、情緒分析、機器翻譯等任務。本文將討論大型深度學習模型中嵌入的實作方法。嵌入的定義在深度學習中，嵌入是將高維度輸入資料映射到低維度向量空間的過程。嵌入可以分為靜態和動態兩種。靜態嵌入是固定的，每個單字都映射到唯一的向量。而動態嵌入則是根據輸入資料產生的，例如在序列模型中，會根據上下文產生每個單字

人工智慧 862 2024-01-24 13:09:25
深入探索貝葉斯方法和貝葉斯網路的概念

貝葉斯方法的概念貝葉斯方法是一種統計推論定理，主要應用於機器學習領域。它透過將先驗知識與觀測資料結合，進行參數估計、模型選擇、模型平均和預測等任務。貝葉斯方法的獨特之處在於能夠靈活地處理不確定性，並且可以透過不斷更新先驗知識來改善學習過程。這種方法在處理小樣本問題和複雜模型時特別有效，能夠提供更準確和穩健的推論結果。貝葉斯方法是基於貝葉斯定理，即給定一些證據的假設機率等於證據機率乘以先驗機率。這可以寫成：P(H|E)=P(E|H)P(H)其中P(H|E)是假設H在給定證據E的情況下的後驗機率，P(

人工智慧 1182 2024-01-24 13:06:11
機器學習問題中漸進性的重要性

漸近性質是指隨著資料量增加，演算法的效能是否會趨於穩定或收斂到一定的界限。在機器學習問題中，漸近性質是評估演算法可擴展性和效率的重要指標。了解演算法的漸近性質有助於我們選擇適合的演算法來解決機器學習問題。透過分析演算法在不同資料量下的表現，我們可以預測演算法在大規模資料集上的效率和效能。這對於處理大規模資料集的實際問題非常重要。因此，了解演算法的漸近性質可以幫助我們在實際應用中做出更明智的決策。常見的機器學習演算法有多種，如支援向量機、樸素貝葉斯、決策樹和神經網路。每個演算法都有自己的優缺點，因此在選擇時需考慮因素

人工智慧 765 2024-01-24 12:45:05
因果卷積神經網絡

因果卷積神經網路是一種針對時間序列資料中的因果關係問題而設計的特殊卷積神經網路。相較於常規卷積神經網絡，因果卷積神經網絡在保留時間序列的因果關係方面具有獨特的優勢，並在時間序列資料的預測和分析中廣泛應用。因果卷積神經網路的核心思想是在卷積操作中引入因果關係。傳統的捲積神經網路可以同時感知到當前時間點前後的數據，但在時間序列預測中，這可能導致資訊外洩問題。因為當前時間點的預測結果會受到未來時間點的資料影響。因果卷積神經網路解決了這個問題，它只能感知到當前時間點以及先前的數據，無法感知到未來的數

人工智慧 642 2024-01-24 12:42:11
優化近端策略演算法(PPO)

近端策略最佳化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種強化學習演算法，旨在解決深度強化學習中的訓練不穩定和樣本效率低的問題。 PPO演算法基於策略梯度，透過優化策略以最大化長期回報來訓練智能體。相較於其他演算法，PPO具有簡單、高效、穩定等優點，因此在學術界和工業界廣泛應用。 PPO透過兩個關鍵概念來改進訓練過程：近端策略優化和剪切目標函數。近端策略優化透過限制策略更新的大小，確保每次更新都在可接受的範圍內，從而保持訓練的穩定性。剪切目標函數是PPO演算法的核心思想，它在更新策略時

人工智慧 603 2024-01-24 12:39:14
神經網路中的填充作用是什麼

填充在神經網路中是為了滿足固定輸入尺寸的要求而進行的一種處理。在神經網路中，輸入資料的尺寸通常是固定的。如果輸入資料的尺寸與網路的輸入要求不一致，填充可以透過在輸入資料的周圍添加一些額外的虛擬資料來調整輸入資料的尺寸，以便與網路的輸入要求相符。因此，填充的主要目的是為了滿足神經網路的輸入要求。對於卷積神經網路（CNN）中的捲積操作來說，填充的作用是為了控制輸出尺寸。在卷積操作中，卷積核在輸入資料上滑動，計算每個位置的捲積結果。如果輸入資料和卷積核尺寸不一致，輸出尺寸會變小，進而影響網路效能。因此

人工智慧 1134 2024-01-24 12:30:06
批次與週期在神經網路中的定義及用途

神經網路是一種強大的機器學習模型，能夠有效率地處理大量資料並從中學習。然而，當處理大規模資料集時，神經網路的訓練過程可能會變得非常緩慢，導致訓練時間持續數小時或數天。為了解決這個問題，通常會採用batch和epoch來進行訓練。 Batch是指一次輸入神經網路的資料樣本數量，透過大量處理減少了計算量和記憶體消耗，提高了訓練速度。 Epoch是指訓練過程中將整個資料集輸入神經網路的次數，多次迭代訓練可以提高模型的準確性。透過調整batch和epoch的大小，可以在訓練速度和模型表現之間找到平衡點，以獲得最佳的

人工智慧 724 2024-01-24 12:21:05
地平線發布開源的Sparse4D演算法，推動向端到端自動駕駛邁進一步

1月22日，地平線將純視覺自動駕駛演算法－Sparse4D系列演算法開源，推動產業更多開發者共同參與到端到端自動駕駛、稀疏感知等前沿技術方向的探索中。目前，Sparse4D演算法已在GitHub平台上線，開發者可關注地平線GitHub官方帳號「HorizonRobotics」取得原始碼。 Sparse4D是邁向長時序稀疏化3D目標偵測的一系列演算法，屬於時序多視角融合感知技術的範疇。面向稀疏化感知的產業發展趨勢，Sparse4D建構了純稀疏的融合感知框架，讓感知演算法效率更高、精確度更高，讓感知系統更簡潔。相比

人工智慧 644 2024-01-24 12:00:14
TimePillars：讓純LiDAR 3D偵測路線延伸至何方？直接覆蓋200m！

基於LiDAR點雲點3DObjectDetection一哥是一個很經典的問題，學術界和工業界都提出了各種各樣的模型來提高精確度、速度和穩健性。但因為室外的複雜環境，所以室外點雲的ObjectDetection的效能都還不算太好。而光達點雲本質上比較稀疏，如何針對性得解決這個問題呢？論文給了自己的答案：依照時序資訊的聚合來完成資訊的擷取。寫在前面這篇論文主要探討了自動駕駛面臨的一個重要挑戰：如何精確地建立周圍環境的三維表示。這對於確保自動駕駛汽車的可靠性和安全性至關重要。特別是，自動駕駛車輛需

人工智慧 608 2024-01-24 11:57:13
簡化影像分類的機器學習方法是什麼？

隨著數位影像技術和電腦科學的發展，影像分類成為了機器學習中重要的應用領域。影像分類是指將數位影像分配給不同的類別，這些類別可能是物件、場景、動作等，從而實現自動辨識和分類的目的。傳統的影像分類方法需要手動提取特徵，並使用分類器進行分類。然而，這些手動特徵提取方法往往需要大量的人力和時間，而且對於複雜的影像分類問題，這些方法的表現也很有限。因此，近年來，越來越多的研究者開始嘗試利用機器學習方法來簡化影像分類。機器學習是一種基於演算法訓練的方法，用於識別模式、分類資料和進行預測。在影像分類領域，

人工智慧 717 2024-01-24 11:51:05
資料標註服務及其重要性：了解資料標註服務的定義及其重要性

資料標註服務公司為機器學習提供標註服務，利用預先訓練的模型和人工，標記圖像、文字、視訊或音訊。資料標註的應用領域資料標記任務由人工標記和分類物件完成，以啟用機器學習。最常見的標籤類型包括影片和圖像。 1.語意分割語意分割指將影像中的每個像素標記為類別的過程。它在自動駕駛、機器人視覺和醫療應用中已廣泛應用。 2.多邊形註釋多邊形註釋是一種透過在影像資料上繪製形狀和輪廓來偵測不規則物件的方法。註釋者可以透過在物件的外緣放置點來繪製線條，從而標記出想要分類的物件。這種方法可以用來識別和追蹤各種形狀和

人工智慧 1127 2024-01-24 11:42:05