人工智能下载列表第2472页

[机器学习] 图灵机器人语料库导入模板

说明：图灵机器人语料库模板
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[深度学习] Caffe下faster-rcnn的resnet50的配置文件

说明： Caffe下faster-rcnn的resnet50的配置文件，包括solver.prototxt，train.prototxt，test.prototxt
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[深度学习] BP神经网络 BCB2009版本

说明：结合网上C++的代码，仿写的一段BP神经网络BCB2009版本的代码，可以运行，欢迎试用
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说明：摘要: 随着移动互联网的发展与手持智能终端的普及,海量带有用户时空属性的数据被生成.理解这些数据表达的语义信息对推测用户需求,分析用户偏好,进而提供精准时空推荐和预测服务具有重要作用.因此,近些年来,时空数据语义理解正成为时空数据挖掘领域的研究热点.本文从技术和应用两个层面,对近些年来国内外研究者在该领域的研究成果进行了系统的归类和总结.技术层面上,本文依据语义理解的不同任务,提出了时空数据语义理解的研究框架；并依次从地理位置语义理解、用户行为语义理解、热点事件语义理解三个主要任务,
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[机器学习] 基于机器学习的自动文摘研究综述_曹洋

说明：［摘要］探讨基于机器学习的自动文摘研究中的特征选取、算法选择、模型训练、文摘提取和模型评测等主要过程; 重点分析3 种主要的机器学习算法: 朴素贝叶斯、隐马尔科夫和条件随机场，阐释3 种算法的基本思想，在对相关研究进行系统梳理的基础上，给出作者的思考; 对3 种机器学习算法在训练方法、协同训练与主动学习、类别平衡以及词汇分布等方面存在的共性问题进行深入讨论并提出未来的主要研究方向。
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[机器学习] 机器学习_我们该如何与机器竞争_彭传意

说明：：要说时下最热门的词恐怕就是机器学习了，就连学文科的学生提到机器学习都能说出一二，对于计算机学科来说机器学习可以说是大热门方向。那么机器学习到底会给我们带来怎样的影响，而作为一名程序员，或者一名计算机学科的研究人员，如何在机器学习的浪潮中有所收获，我就我所学习的知识谈谈自己的一些看法
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[机器学习] 大数据下的机器学习算法综述_何清

说明：随着产业界数据量的爆炸式增长，大数据概念受到越来越多的关注．由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性，对于大数据环境下的应用问题，传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用．因此，研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题．文中主要分析和总结当前用于处理大数据的机器学习算法的研究现状．此外，并行是处理大数据的主流方法，因此介绍一些并行算法，并引出大数据环境下机器学习研究所面临的问题．最后指出大数据机器学习的研究趋势．
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[机器学习] 贝叶斯机器学习前沿进展综述_朱军

说明：随着大数据的快速发展，以概率统计为基础的机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关注，并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用，其中贝叶斯方法在过去２０多年也得到了快速发展，成为非常重要的一类机器学习方法．总结了贝叶斯方法在机器学习中的最新进展，具体内容包括贝叶斯机器学习的基础理论与方法、非参数贝叶斯方法及常用的推理方法、正则化贝叶斯方法等．最后，还针对大规模贝叶斯学习问题进行了简要的介绍和展望，对其发展趋势作了总结和展望
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