本文深入剖析了K均值的概念，這是一種流行的劃分方法，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均值聚類的迷人世界！K均值演算法K均值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均值的工作原理？K均值演算法作為資料探勘劃分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

介紹資料探勘是一種從海量資料集中得出重要結論和知識的方法，它嚴重依賴於資料清洗。在我們能夠開發資料探勘演算法的潛力之前，確保輸入資料精確、一致且完整非常重要。由於人為錯誤或系統故障（例如缺失值或格式不正確），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、關係和有價值的見解的過程。資料探勘 – 資料清洗資料清洗是任何成功資料探勘練習中不可或缺的一部分，因為… 閱讀更多

介紹過濾器組的概念，也稱為分組卷積，最早由AlexNet在2012年提出。這種創造性的解決方案是由需要使用兩塊具有1.5GB記憶體的Nvidia GTX 580 GPU來訓練網路的需求所促使的。挑戰：有限的GPU記憶體在測試過程中，AlexNet的建立者發現它需要略低於3GB的GPU記憶體來進行訓練。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

介紹LSTM，即長短期記憶，是一種先進的迴圈神經網路（RNN），專門設計用於分析文字、語音和時間序列等順序資料。與傳統的RNN難以捕捉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在處理序列時，隨著時間的推移，難以保留關鍵資訊，這限制了其基於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護資訊較長時間。一個… 閱讀更多

介紹近年來，深度神經網路（DNN）在強化學習演算法方面取得了顯著進展。然而，為了獲得理想的結果，這些演算法存在樣本效率低下的問題。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動作。利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率。它透過在Atari…上取得最先進的效能，超越了普通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。這意味著獲得一組資料的機率密度函式（PDF）。對於許多事情來說，這是必要的，例如查詢異常值、將事物分組、建立模型以及查詢問題。基於深度學習，本研究考察了所有測量舊密度和新密度的方法。傳統的密度估計方法直方圖無論您是否需要快速瞭解您的資料收集是否完整，直方圖都是最佳選擇。它們獲取資料範圍並將其分解成稱為“箱”的類別以確定… 閱讀更多

Transformer模型在自然語言處理（NLP）方面取得了很大的進步，在許多工中都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。為了解決這些問題，研究人員開發了稀疏Transformer，這是Transformer設計的擴充套件，增加了稀疏注意力機制。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，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

介紹大腦是最複雜的器官，用於各種科學研究。研究人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、記憶和尋找方向。研究人員試圖建立一種人工海馬演算法 (AHA)，它可以複製海馬體在ML系統中的功能和能力。本文討論了AHA、其機制、範圍和侷限性。人工海馬演算法的動機建立AHA的目標是提高…的能力 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。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，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法。大多數情況下，種群是根據我們對問題領域的現有知識隨機建立或啟動的。評估 - 每個人… 閱讀更多

簡單遺傳演算法 (SGA) 是機器學習和人工智慧中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建立候選解池。它們具有全域性搜尋能力，擅長解決複雜的最佳化問題。SGA 幫助解決組合問題，並且可以處理不可微的景觀。由於其靈活可靠的結構（透過更改引數進行調整），SGA 可以找到最優或接近最優的解。本文深入探討了 SGA 的基礎知識、其優點和缺點、其擅長的領域以及… 閱讀更多