本文深入探討了 K-Means 的概念，K-Means 是一種常見的分割槽方法，從其演算法框架到優缺點，幫助您更好地理解這個複雜的工具。讓我們一起深入瞭解 K-Means 聚類的迷人世界吧！K-Means 演算法 K-Means 演算法是一種基於質心的技術，常用於資料探勘和聚類分析。K-Means 如何工作？K-Means 演算法作為資料探勘分割槽方法中的主要參與者，透過一系列清晰的步驟進行操作，這些步驟從基本的資料分組到詳細的聚類分析。初始化 - 指定要建立的聚類數 'K'。這… 閱讀更多

簡介 資料探勘是一種從海量資料集中提取重要結論和知識的方法，它嚴重依賴於資料清洗。在挖掘資料探勘演算法的潛力之前，確保輸入資料準確、一致且完整非常重要。由於人為錯誤或系統故障（例如缺失值或格式錯誤），原始收集的資料通常包含錯誤。資料探勘是指從大量原始或非結構化資料中發現模式、關係和有價值見解的過程。資料探勘 – 資料清洗 資料清洗是任何成功的資料探勘工作中不可或缺的一部分，作為… 閱讀更多

簡介 過濾器組的概念，也稱為分組卷積，最早由 2012 年的 AlexNet 提出。這種創造性的解決方案源於需要使用兩塊具有 1.5GB 記憶體的 Nvidia GTX 580 GPU 來訓練網路。挑戰：GPU 記憶體受限 在測試期間，AlexNet 的建立者發現它需要略低於 3GB 的 GPU RAM 進行訓練。不幸的是，由於記憶體限制，他們無法有效地使用兩塊 GPU 來訓練模型。過濾器組背後的動機 為了解決 GPU 記憶體問題，作者提出了過濾器組。透過最佳化模型的並行化… 閱讀更多

簡介 LSTM，代表長短期記憶，是一種先進的迴圈神經網路 (RNN) 形式，專門用於分析文字、語音和時間序列等順序資料。與傳統的 RNN 難以捕獲資料中的長期依賴關係不同，LSTM 擅長理解和預測序列中的模式。傳統的 RNN 在處理序列資料時，隨著時間的推移，在保留關鍵資訊方面面臨重大挑戰。此限制阻礙了它們根據長期記憶進行準確預測的能力。LSTM 的開發是為了克服這一障礙，使網路能夠儲存和維持資訊更長的時間。一個… 閱讀更多

簡介 近年來，深度神經網路 (DNN) 在強化學習演算法方面取得了重大進展。然而，為了獲得理想的結果，這些演算法存在樣本效率低的問題。解決這一挑戰的一種很有前景的方法是基於情景記憶的強化學習，它使智慧體能夠快速掌握最佳行動。使用情景記憶來增強智慧體訓練，情景記憶深度 Q 網路 (EMDQN) 是一種受生物學啟發的 RL 演算法。研究表明，EMDQN 顯著提高了樣本效率，從而提高了發現有效策略的機會。它透過在 Atari 上實現最先進的效能，超越了常規 DQN 和其他基於情景記憶的 RL 演算法… 閱讀更多

密度估計是機器學習和統計學的重要組成部分。它意味著獲取一組資料的機率密度函式 (PDF)。它對於許多事情都是必要的，例如查詢異常值、將事物分組、構建模型以及查詢問題。基於深度學習，本研究探討了測量舊密度和新密度的所有方法。傳統密度估計方法 直方圖 無論您是否需要快速瞭解您的資料集是否完整，直方圖都是您的不二之選。它們採用資料範圍並將其分成稱為“bin”的類別以確定… 閱讀更多

Transformer 模型在自然語言處理 (NLP) 領域取得了長足的進步，在許多工中取得了最先進的結果。但是，Transformer 的計算複雜度和記憶體需求隨著輸入序列長度的增加而增加四倍。這使得快速處理長序列變得困難。研究人員開發了稀疏 Transformer，這是 Transformer 設計的擴充套件，它添加了稀疏注意力機制，以解決這些問題。本文探討了稀疏 Transformer 的概念，重點介紹了步幅和固定分解注意力，這兩種方法有助於提高這些模型的效率和有效性。Transformer 回顧 在深入瞭解之前… 閱讀更多

簡介 大腦是最複雜的器官，被用於各種科學研究。研究人類大腦並將其原型應用於人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML)。海馬體是大腦的重要組成部分。它幫助我們學習、記憶和四處走動。研究人員試圖建立一種人工海馬體演算法 (AHA)，它可以複製 ML 系統中海馬體的功能和能力。本文討論了 AHA、其機制、範圍和侷限性。人工海馬體演算法的動機 建立 AHA 的目標是提高… 閱讀更多

穩態遺傳演算法 (SSGA) 常用於機器學習和最佳化任務中。它是一種基於種群的迭代搜尋方法，基於自然進化和遺傳學的思想。SSGA 使用一組可能的解決方案，表示為個體或染色體。以下是 SSGA 遺傳演算法的工作原理 初始化 - 演算法首先建立一個稱為初始種群的組。每個個體都是解決手頭問題的可能方式。大多數情況下，種群是根據我們對問題領域的瞭解隨機生成或初始化的。評估 - 每個… 閱讀更多

簡單遺傳演算法（SGA）是機器學習和人工智慧領域一種流行的最佳化方法。SGA 模仿自然選擇，使用交叉和變異等遺傳運算元來生成候選解池。它們具有全域性搜尋能力，擅長解決複雜的最佳化問題。SGA 有助於解決組合問題，並可以處理不可微的景觀。由於其靈活可靠的結構（可以透過更改引數進行調整），SGA 可以找到最優或接近最優的解決方案。本文深入探討了 SGA 的基礎知識、優缺點、擅長應用的領域以及... 閱讀更多