每一個節(jié)點可以是紅或者黑;紅黑樹不是通過高度平衡的,它的平衡是通過“紅黑規(guī)則”進(jìn)行實現(xiàn)的。紅黑樹規(guī)則規(guī)定每一個節(jié)點或是紅色的,或者是黑色的,根節(jié)點必須是黑色。如果某一個節(jié)點是紅色,那么它的子節(jié)點必須是黑色。 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2023-10-24 |傳智教育 |紅黑樹規(guī)則,什么是紅黑樹
VGG可以看成是加深版的AlexNet,整個網(wǎng)絡(luò)由卷積層和全連接層疊加而成,和AlexNet不同的是,VGG中使用的都是小尺寸的卷積核(3×3),其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如下圖所示: 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2023-10-13 |傳智教育 |VGG網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),VGG圖像分類,什么是VGG
很多同學(xué)希望入行人工智能,從事人工智能方面的工作,但在選擇培訓(xùn)機(jī)構(gòu)時很容易讓人挑花了眼,各種宣傳推廣做出錯誤選擇。導(dǎo)致最后培訓(xùn)效果不好,找不到理想工作,白白付出時間金錢。今天我們來說說。在怎樣選擇人工智能學(xué)習(xí)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。 查看全文>>
人工智能常見問題2023-09-25 |傳智教育 |人工智能培訓(xùn),人工智能教程,人工智能學(xué)習(xí)
?人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支,主要研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能理論方法技術(shù),以及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)學(xué)科。人工智能需要大數(shù)據(jù)來支撐,主要是識別類、感應(yīng)器方面,現(xiàn)今生活中的智慧家電、智慧工業(yè)、語言識別等都運用了人工智能技術(shù)。而機(jī)器人是可編程機(jī)器,在人工智能的基礎(chǔ)上增加物理外殼,是人工智能研究的產(chǎn)物,是實體的。 查看全文>>
人工智能常見問題2023-09-22 |傳智教育 |人工智能和機(jī)器人的區(qū)別
EM算法也稱期望最大化(Expectation-Maximum,簡稱EM)算法。 它是一個基礎(chǔ)算法,是很多機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域算法的基礎(chǔ),比如隱式馬爾科夫算法(HMM)等等。 EM算法是一種迭代優(yōu)化策略,由于它的計算方法中每一次迭代都分兩步, 其中一個為期望步(E步), 另一個為極大步(M步), 所以算法被稱為EM算法(Expectation-Maximization Algorithm)。 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2023-09-22 |傳智教育 |EM算法實現(xiàn)流程,EM算法
Seaborn基于 Matplotlib核心庫進(jìn)行了更高級的API封裝,可以輕松地畫出更漂亮的圖形,而Seaborn的漂亮主要體現(xiàn)在配色更加舒服,以及圖形元素的樣式更加細(xì)膩。 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2023-09-22 |傳智教育 |Seaborn庫繪制單變量分布和雙變量分布圖
什么樣的問題解決可以用HMM模型。使用HMM模型時我們的問題一般有這兩個特征: 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2023-08-29 |傳智教育 |HMM模型能做什么,HMM模型是什么
SVM具有良好的魯棒性,對未知數(shù)據(jù)擁有很強(qiáng)的泛化能力,特別是在數(shù)據(jù)量較少的情況下,相較其他傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有更優(yōu)的性能。使用SVM作為模型時,通常采用如下流程: 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2023-07-28 |傳智教育 |SVM算法api