机器学习中的嵌入：释放表征的威力
简介 机器学习通过使计算机能够从数据学习和做出预测来彻底改变了人工智能领域。机器学习的一个关键方面是数据的表示，因为表示形式的选择极大地影响了算法的性能和有效性。嵌入已成为机器学习中的一种强大技术，提供了一种捕获和编码数据点之间复杂关系的方法。本文探讨了嵌入的概念，其意义及其在各个领域的应用。 了解嵌入 在机器学习中，嵌入是指高维物体的低维，密集的矢量表示。这些对象可以是从自然语言处理中的...
机器学习加速药物发现，基于 GNN 的分子表征对比学习
快速准确地预测分子特性，对于推进从材料科学到制药等领域的科学发现和应用具有重要意义。由于探索潜在选择的实验和模拟既耗时又昂贵，科学家们开始使用机器学习 (ML) 方法来帮助计算化学研究。但是，大多数 ML 模型只能利用已知或标记的数据。这使得准确预测新化合物的性质几乎是不可能的。虽然标记的分子数据数量有限，但可行但未标记的数据数量正在迅速增长。卡内基梅隆大学的研究人员思考他们是否可以利用这大量的....
阿旭机器学习实战【1】K-近邻算法(KNN)模型应用实例，以及图像表征方式
引言如何进行电影分类众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问题。没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似，但我们确实知道每部电影在风格 上的确有可能会和同题材的电影相近。那么动作片具有哪些共有特征，使得动作片之间非常类似， 而与爱情片存在着明显的差别呢？动作....
深度 | Nature论文详解概率机器学习：从不确定性表征到自动建模（附论文）
机器如何从经验中学习？概率建模提供了一个框架，帮助我们理解什么是学习，也因此成为了设计可从经验数据中学习的机器的主要理论和实践办法。这种描述了如何表征和控制模型和预测的不确定性的概率框架，在科学数据分析、机器学习、机器人技术、认知科学以及人工智能领域中扮演着中心角色。这篇评论介绍了这种框架，并讨论了该领域的最新进展——即概率编程、贝叶斯优化、数据压缩以及自动模型发现。 机器学习概率框架的核心...
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