深度学习与支持向量机
社区干货
AI与深度学习的一年 | 社区征文
一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特征重构部分的输入,利用自注意力机制将提取到的特征向量进行强化重构,得到更进一步的特征向量;特征分类...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
比如常用的手机导航中的声音。更深层次的应用将会是虚拟人领域,AIGC 不仅可以生成虚拟人的声音,并可以创造出说的内容。**游戏开发**AIGC 在游戏当中的应用可分为两方面,一方面用于场景和故事的搭建,另一方面玩家可以通过 AIGC 的平台工具来创建自己的虚拟人,可以用于游戏中的打金等活动。**代码生成**资料显示,2022 年 AIGC 发展速度惊人,迭代速度更是呈现指数级爆发,其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。 总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本,字节跳动能够支持大规模的模型训练和优化。此外,当前业界的趋势表明...
特惠活动
深度学习与支持向量机-优选内容
深度学习与支持向量机-相关内容
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI赋能安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 伴随着人工智能技术的蓬勃发展,当前网络空间已经迈进到人工智能... 将窗口中每个字节的出现次数自增到特征矩阵相应下标所对应的向量上。随后滑动窗口继续计算对应字节窗口的熵值。在生成特征时,展开该特征矩阵为一维特征向量。计算字节熵时滑动窗口示意图如下图所示。在实际比赛过程...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # 写在前面 前段时间在Git上下载了yolov5的代码,经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于py...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
向量数据可以在多维空间中提到数据的特点,能通过深度学习模型来达到最准确、更有效的数据解决与分析。它的核心思想是以向量(也称为嵌入向量或特征向量)为数据的基本单元,用于存储、检索和查询大规模的高维数据。它以多维向量的形式保存信息。根据数据的复杂性和细节,每个向量的维数变化很大,从几个到几千个不等。这些数据可能包括文本、图像、音频和视频,使用各种过程(如机器学习模型、词嵌入或特征提取技术)将其转换为向量。...
初探金融风控中的信用评分卡搭建全流程 | 社区征文
机器学习中有很多模型,从简单的线性回归到复杂的深度神经网络。在训练模型之前需要确定选择哪种模型,模型选择是指机器学习中有很多模型,如从简单的线性回归到复杂的深度神经网络。模型的选择依据要从建模的数据量、模型的可解释性要求、模型的实时性要求等方面综合考虑。如果数据量太大,那么不建议使用支持向量机模型,因为支持向量机模型需要进行核函数映射,数据量大时映射矩阵巨大,非常耗时,因此建议可以考虑采用一些树模型或...
技术人的 2023 总结:人工智能-基于机器学习的环境污染影响评估学习|社区征文
## 模型选择和训练:在数据准备好之后,选择适当的机器学习模型对环境污染的影响进行评估。常见的模型包括决策树、随机森林、支持向量机等。这里选择随机森林模型进行演示。```from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# 构建随机森林模型rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)# 模型训练rf_model.fit(X_train_scaled, y_tr...
产品优势
高性能 内置多种火山引擎内部自研索引算法,支持内部多个百亿库,百亿级向量检索规模,检索性能在5ms内。 实时性 支持向量数据实时写入、实时更新,支持实时索引。 稳定高效 存算分离架构,单数据多场景,节约计算资源,提高在线稳定性,保证高可用性。 多场景最佳实践 50+内部业务,多个百亿级别库检索实践,内部多个大模型场景的落地实践,例如抖音、头条、懂车帝、剪映、番茄小说、飞书、搜索、风控、广告等。
产品优势
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「一周资讯精选」定期更新 [11.4-11.10] | 火山引擎开发者社区
[4. 敏捷研发时代的强力支持,火山引擎云原生制品仓库免费公测](https://developer.volcengine.com/articles/7299293801678372900)🔥**FAQ** [1. 如何排查 PostgreSQL 存储空间占用问题](https://developer.volce... [基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战](https://developer.volcengine.com/articles/7281495169214447672)3. [和德爷一起 6DoF 互动探险,火山引擎空间重建和虚实融合技术](https://developer.volcengine.com/a...
高维向量相似度搜索(pg_vector)
关于 pg_vectorpg_vector 是一款对高维度向量提供高效相似度搜索能力的插件,该插件具备以下功能: 支持向量数据类型,能够存储和查询向量数据。 支持精确和近似最近邻搜索(Approximate Nearest Neighbor,简称 ANN),支持的距离或相似度度量方法包括欧氏距离(L2 正则化欧氏距离,L2 norm Euclidean Distance)、曼哈顿距离(L1 Manhattan Distance)、余弦相似度(Cosine Similarity)以及内积运算(Inner Product)。 最大支持创建 16000 维...
