隨著鐵人賽進入尾聲,相信各位已經對可解釋人工智慧(XAI)領域有了一些初步的了解。在接下來的幾天中,我想透過一些實際的例子來介紹 XAI 的實際應用,藉此展示如...
今天我們來把前面介紹過的所有AI作曲工具用表格的方式來做個整理
我們在前面的21天裡介紹了許多以AI為基底來作曲的許多應用工具,這些工具有的僅提供網頁上使用、有...
經過這麼多篇,終於來到我們的核心演算法,Bayesian Delegation了!不用藉由通訊,即可猜測其他智能體的意圖,當然普通的類神經網路也能作到,但 Ba...
前言前幾天對 Flink 做了基本的介紹,還不清楚 Flink 是什麼的人可以先去看看:Day21 - Flink 介紹 (1):簡介、架構、數據處理Day2...
你好!
二、基於高斯混合模型的VAD(之二)
昨天提及WebRTC是由兩個高斯模型組成,而在進行判決時,對每個子頻計算一個二元高斯對數似然比,如下所示:
其中...
前言
前面幾天提到過,當一個模型的參數較多,會導致模型複雜度過高,這會讓模型在訓練資料的擬和表現很好,但在新的陌生資料上 ( 測試資料 ) 表現不佳,就會出現過...