本文深入剖析了K均值的概念，这是一种流行的划分方法，从其算法框架到优缺点，帮助您更好地理解这个复杂的工具。让我们一起深入了解K均值聚类的迷人世界！K均值算法K均值算法是一种基于质心的技术，常用于数据挖掘和聚类分析。K均值的工作原理？K均值算法作为数据挖掘划分方法中的主要参与者，通过一系列清晰的步骤进行操作，这些步骤从基本数据分组到详细的聚类分析。初始化 - 指定要创建的聚类数“K”。这… 阅读更多

介绍数据挖掘是一种从海量数据集中得出重要结论和知识的方法，它严重依赖于数据清洗。在我们能够开发数据挖掘算法的潜力之前，确保输入数据精确、一致且完整非常重要。由于人为错误或系统故障（例如缺失值或格式不正确），原始收集的数据通常包含错误。数据挖掘是指从大量原始或非结构化数据中发现模式、关系和有价值的见解的过程。数据挖掘 – 数据清洗数据清洗是任何成功数据挖掘练习中不可或缺的一部分，因为… 阅读更多

介绍过滤器组的概念，也称为分组卷积，最早由AlexNet在2012年提出。这种创造性的解决方案是由需要使用两块具有1.5GB内存的Nvidia GTX 580 GPU来训练网络的需求所促使的。挑战：有限的GPU内存在测试过程中，AlexNet的创建者发现它需要略低于3GB的GPU内存来进行训练。不幸的是，由于内存限制，他们无法有效地使用两块GPU来训练模型。过滤器组背后的动机为了解决GPU内存问题，作者提出了过滤器组。通过优化模型的并行化… 阅读更多

介绍LSTM，即长短期记忆，是一种先进的循环神经网络（RNN），专门设计用于分析文本、语音和时间序列等顺序数据。与传统的RNN难以捕捉数据中的长期依赖关系不同，LSTM擅长理解和预测序列中的模式。传统的RNN在处理序列时，随着时间的推移，难以保留关键信息，这限制了其基于长期记忆进行准确预测的能力。LSTM的开发是为了克服这一障碍，使网络能够存储和维护信息较长时间。一个… 阅读更多

介绍近年来，深度神经网络（DNN）在强化学习算法方面取得了显著进展。然而，为了获得理想的结果，这些算法存在样本效率低下的问题。解决这一挑战的一种很有前景的方法是基于情景记忆的强化学习，它使智能体能够快速掌握最佳动作。利用情景记忆来增强智能体训练，情景记忆深度Q网络（EMDQN）是一种受生物学启发的RL算法。研究表明，EMDQN显着提高了样本效率，从而提高了发现有效策略的几率。它通过在Atari…上取得最先进的性能，超越了普通DQN和其他基于情景记忆的RL算法 阅读更多

密度估计是机器学习和统计学的重要组成部分。这意味着获得一组数据的概率密度函数（PDF）。对于许多事情来说，这是必要的，例如查找异常值、将事物分组、创建模型以及查找问题。基于深度学习，本研究考察了所有测量旧密度和新密度的方法。传统的密度估计方法直方图无论您是否需要快速了解您的数据收集是否完整，直方图都是最佳选择。它们获取数据范围并将其分解成称为“箱”的类别以确定… 阅读更多

Transformer模型在自然语言处理（NLP）方面取得了很大的进步，在许多任务中都取得了最先进的结果。但是Transformer的计算复杂度和内存需求随着输入序列长度的增加而增加四倍。这使得快速处理长序列变得困难。为了解决这些问题，研究人员开发了稀疏Transformer，这是Transformer设计的扩展，增加了稀疏注意力机制。本文探讨了稀疏Transformer的概念，重点介绍了步幅和固定分解注意力这两种方法，这两种方法有助于提高这些模型的效率和有效性。Transformer回顾在深入了解…之前 阅读更多

介绍大脑是最复杂的器官，用于各种科学研究。研究人脑并将其原型应用于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。海马体是大脑的重要组成部分。它帮助我们学习、记忆和寻找方向。研究人员试图创建一种人工海马算法 (AHA)，它可以复制海马体在ML系统中的功能和能力。本文讨论了AHA、其机制、范围和局限性。人工海马算法的动机创建AHA的目标是提高…的能力 阅读更多

稳态遗传算法 (SSGA) 常用于机器学习和优化任务。它是一种基于种群的迭代搜索方法，基于自然进化和遗传学的思想。SSGA 使用一组可能的解，表示为个体或染色体。以下是SSGA遗传算法的工作原理初始化 - 算法首先创建一个称为初始种群的组。每个个体都是解决手头问题的可能方法。大多数情况下，种群是根据我们对问题领域的现有知识随机创建或启动的。评估 - 每个人… 阅读更多

简单遗传算法 (SGA) 是机器学习和人工智能中一种流行的优化方法。SGA 模仿自然选择，使用交叉和变异等遗传算子来创建候选解池。它们具有全局搜索能力，擅长解决复杂的优化问题。SGA 帮助解决组合问题，并且可以处理不可微的景观。由于其灵活可靠的结构（通过更改参数进行调整），SGA 可以找到最优或接近最优的解。本文深入探讨了 SGA 的基础知识、其优点和缺点、其擅长的领域以及… 阅读更多