图像增强的两个评价指标：峰值信噪比PSNR和结构相似度SSIM
两种图像增强的评价指标（全参考指标）PSNR和SSIM
李宏毅2023机器学习作业1--homework1
下载训练数据和测试数据导入包定义一些功能函数配置项。
李宏毅2023机器学习作业1--homework1——模型创建
方便更新超参数，对模型进行参数调整。
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机器学习简述
机器学习是一种人工智能技术，它基于统计学和计算机科学，让计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而不需要进行明确的编程。可解释性：随着机器学习在各个领域的广泛应用，模型的可解释性将越来越受到关注，以便人们更好地理解模型的决策过程。总之，机器学习作为一种重要的人工智能技术，将在未来继续发挥重要作用，为
机器学习基础
机器学习主要类型是监督式学习和无监督式学习而监督式学习是机器学习应用最多的类型通过上面三个图可以得出，监督式机器学习，就是，首先你有一个学习算法，之后你提供这个学习算法许多带有正确答案的案例，以便算法进行学习，在大量的学习之后，你再次输入一个合理的输入，算法会给出一个合理的预测或者输出监督学习分为两
机器学习深度解析：原理、应用与前景
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。简而言之，机器学习是一种让计算机通过学习数据来提升性能的方法。它依赖于算法和统计模型，通过分析和解释数据模式，实现对未知数据的预测和决策。
【机器学习基础】正则化
如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为 0），但是可能会不能推广到新的数据。
机器学习---Deep Q-Network (DQN)
前的评估网络（self.q_eval）和下一个状态（self.s_）计算每个动作的Q值（q_next），同时使用。目标Q值中，并根据实际奖励和折扣因子（self.gamma）以及下一个状态的最大Q值来更新对应动。根据评估网络的动作选择结果，更新目标Q值（q_target）。同时，初始化了一个记忆库（
【Kuiperinfer】笔记03 张量（Tensor）类设计与实现，单元测试解析
Kuiperinfer学习笔记：张量本质上就是一个多维数组，设计张量类需要考虑数据的存放和操作数据的方法；本章主要学习如何设计和实现张量类，并分析和编写对应的单元测试。欢迎交流指正。
通用性技术底座AI大模型与各行业专用性AI小模型搭建（第二篇）
在选择行业专用AI小模型的架构时，需要考虑以下几个关键因素：1. **任务类型**：- 不同的任务类型（如分类、回归、序列生成、图像识别等）对应着不同的模型结构。例如，文本分类问题可能选用简单的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），而自然语言理解任务则可能会使用预训练的BERT、RoBER
[AIDV] 芯片验证：AI 机器学习在 DV 中的应用及进展
现代硬件设计的功能要求不断增加，这意味着传统的功能验证过程在满足设计上市时间目标方面变得效率低下。大量的事实证明，机器学习 (ML) 模型对于流程主要部分的自动化非常有价值，而这些部分通常占用了工程师的精力；使他们不再需要添加新的覆盖率指标来使设计更加稳健。
AI论文速读 |【综述】深度学习在多元时间序列插补的应用
普遍存在的缺失值导致多元时间序列数据只有被部分观测，破坏了时间序列的完整性，阻碍了有效的时间序列数据分析。最近，深度学习插补方法在提高损坏的时间序列数据的质量方面取得了显着的成功，从而提高了下游任务的性能。在本文中，对最近提出的深度学习插补方法进行了全面的调查。首先，提出了所有调研的方法的分类，然后
AI智能问答系统（2）：具体实现
编写HTML文件index.html，在上方文本框中显示介绍尼古拉·特斯拉的一篇文章信息，在下方文本框输入一个和文章内容相关的问题，单击“search”按钮后会自动输出显示这个问题的答案。然后利用SQuAD2.0数据集，和神经模型MobileBERT学习文章中的知识，然后在表单中提问和文章内容有关的
人工智能和机器学习中深度学习、自然语言处理、计算机视觉详细介绍和java代码实现、数据模型训练
深度学习深度学习是一种机器学习技术，通过多层神经网络对数据进行学习和表征。使用深度学习库如DL4J（DeepLearning4j）来构建和训练深度神经网络模型。示例代码如下：// 构建神经网络模型.seed(123).list().build();// 准备数据进行训练// 加载和准备训练数据集//
【人工智能处理音频所常用的硬件组件和库函数】
另外，如果您在寻找更专业的音频处理库或框架，并且不局限于MicroPython环境，那么您可以考虑使用如JuiceFX、PortAudio、libsoxr等更成熟的音频处理库，但这些库通常需要更强大的处理器和操作系统支持，并且可能不适合直接在ESP32S3上运行。请注意，由于MicroPython和
密码学与人工智能：加密算法在机器学习中的应用
1.背景介绍密码学和人工智能这两个领域在过去的几年里都取得了显著的进展。密码学在保护数据和通信安全方面发挥着重要作用，而人工智能则在各个领域取得了突破性的进展，如计算机视觉、自然语言处理、机器学习等。然而，这两个领域之间的相互作用并不是一直存在的，直到最近才开始受到关注。本文将探讨密码学和机器学习之
机器学习——线性回归
线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归线性回归用矩阵表示举例那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩
AI 学习记录
入门比较久了，还有很多东西需要学（每次看到论文里的数学公式都看不懂），记录一些东西，也希望能帮到他人。
AI辅写疑似度多少不通过：揭秘自媒体创作的七大疑虑
其次，如果疑似度过高的内容被平台判定为违规或者不通过，自媒体人可能会失去一些机会或者受到惩罚。一般来说，如果一篇文章的语言表达生硬、逻辑不自然、内容重复或者缺乏情感和创意，就可能会被认为是疑似度过高的内容。一般来说，如果AI生成的内容过于机械、生硬，缺乏人类的情感和创意，就可能会被判定为疑似度过高的
