lstm keras 五分鐘 如果你是一個面試者,怎么判斷一個面試官的機(jī)器學(xué)習(xí)水平?
如果你是一個面試者,怎么判斷一個面試官的機(jī)器學(xué)習(xí)水平?500元左右的耳機(jī)?您所知道的關(guān)于人工智能AI的知識有哪些?分享一下?作為一名it從業(yè)者和教育工作者,讓我來回答這個問題。首先,人工智能的知識體系
如果你是一個面試者,怎么判斷一個面試官的機(jī)器學(xué)習(xí)水平?
500元左右的耳機(jī)?
您所知道的關(guān)于人工智能AI的知識有哪些?分享一下?
作為一名it從業(yè)者和教育工作者,讓我來回答這個問題。
首先,人工智能的知識體系非常龐大。從目前的研究方向來看,可以分為六大研究領(lǐng)域:計算機(jī)視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人學(xué)。這些不同的領(lǐng)域也有許多細(xì)分的研究方向。
從學(xué)科體系來看,人工智能是一門非常典型的交叉學(xué)科,涉及數(shù)學(xué)、計算機(jī)、控制科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)等多個學(xué)科,因此人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)一直比較困難,而不是一門學(xué)科不僅知識量比較大,而且難度也比較高。由于人工智能領(lǐng)域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期,有大量的課題需要攻關(guān),因此在人工智能領(lǐng)域聚集了大量的創(chuàng)新人才。
從目前人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用來看,在計算機(jī)視覺和自然語言處理兩個方向出現(xiàn)了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺,基于這些人工智能平臺,可以與行業(yè)產(chǎn)生更多的組合,為人工智能技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),同時進(jìn)行研究和開發(fā)。人工智能的門檻大大降低。
從行業(yè)發(fā)展趨勢來看,未來很多領(lǐng)域需要與人工智能技術(shù)相結(jié)合。智能化也是當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要要求之一。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的推動下,大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的落地應(yīng)用,也將為人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。目前,應(yīng)用人工智能技術(shù)的行業(yè)主要集中在it(互聯(lián)網(wǎng))、裝備制造、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。未來,將有更多的產(chǎn)業(yè)與人工智能技術(shù)相結(jié)合。
在訓(xùn)練LSTM的時候使用除了Tanh/Sigmoid以外的激活函數(shù)效果都很差,是為什么?
LSTM中使用的所有Sigmoid都是門,其輸出必須在0.1之間,所以relu不能確定
elliotsig也很難飽和。LSTM應(yīng)該需要飽和門來記住或忘記信息。不飽和門會使過去和現(xiàn)在的記憶一直重疊,從而導(dǎo)致記憶障礙