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  • 自動機器學(xué)習(xí)(AutoML)幾個重要方向匯總

    學(xué)習(xí)器模型中一般有兩類參數(shù)，一類是可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)估計得到，還有一類參數(shù)時無法從數(shù)據(jù)中估計，只能靠人的經(jīng)驗進行設(shè)計指定，后者成為超參數(shù)。比如，支持向量機里面的C,Kernal,game;樸素貝葉斯里面的alpha等。

  • 什么是自動機器學(xué)習(xí)

    自動機器學(xué)習(xí)(AutoML)旨在通過讓一些通用步驟(如數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇和調(diào)整超參數(shù))自動化，來簡化機器學(xué)習(xí)中生成模型的過程。AutoML是指盡量不通過人來設(shè)定超參數(shù)，而是使用某種學(xué)習(xí)機制，來調(diào)節(jié)這些超參數(shù)。這些學(xué)習(xí)機制包括傳統(tǒng)的貝葉斯優(yōu)化，進化算法，還有比較新的強化學(xué)習(xí)。當(dāng)我們提起AutoML時，我們更多地是說自動化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(即數(shù)據(jù)的預(yù)處理，數(shù)據(jù)的生成和選擇)和模型訓(xùn)練(模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu))。這個過程的每一步都有非常多的選項，根據(jù)我們遇到的問題，需要設(shè)定各種不同的選項。

  • 什么是對抗機器學(xué)習(xí)？為何要對抗機器學(xué)習(xí)？

    對抗機器學(xué)習(xí)是一個機器學(xué)習(xí)與計算機安全的交叉領(lǐng)域。對抗機器學(xué)習(xí)旨在給惡意環(huán)境下的機器學(xué)習(xí)技術(shù)提供安全保障。由于機器學(xué)習(xí)技術(shù)一般研究的是同一個或較為穩(wěn)定的數(shù)據(jù)分布，當(dāng)部署到現(xiàn)實中的時候，由于惡意用戶的存在，這種假設(shè)并不一定成立。比如研究人員發(fā)現(xiàn)，一些精心設(shè)計的對抗樣本(adversarial example)可以使機器學(xué)習(xí)模型不能成功地輸出正確的結(jié)果。針對模型的攻擊問題，我們主要分為兩大類，就是從訓(xùn)練階段和推理(inference)階段來進行討論。

  • 什么是生成對抗網(wǎng)絡(luò)

    生成對抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks,GAN)是用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的機器學(xué)習(xí)模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成判別器和生成器構(gòu)成，通過一種互相競爭的機制組成的一種學(xué)習(xí)框架，GAN在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域掀起了一場革命，這場革命產(chǎn)生了一些重大的技術(shù)突破，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都開始接受并歡迎GAN的到來。GAN最厲害的地方是它的學(xué)習(xí)性質(zhì)是無監(jiān)督的，GAN也不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)，這使得GAN功能強大，因為數(shù)據(jù)標(biāo)記的工作非?？菰铩?/p>

  • 機器學(xué)習(xí)的經(jīng)典代表算法總結(jié)（二）

    從1990到2012年，機器學(xué)習(xí)逐漸走向成熟和應(yīng)用，在這20多年里機器學(xué)習(xí)的理論和方法得到了完善和充實，可謂是百花齊放的年代。代表性的重要成果有：支持向量機(SVM，1995)、AdaBoost算法(1997)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM(1997)、流形學(xué)習(xí)(2000)、隨機森林(2001)。

  • 機器學(xué)習(xí)的經(jīng)典代表算法總結(jié)（一）

    1980年機器學(xué)習(xí)作為一支獨立的力量登上了歷史舞臺。在這之后的10年里出現(xiàn)了一些重要的方法和理論，典型的代表是：分類與回歸樹(CART，1984)、反向傳播算法(1986)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1989)。

  • 機器學(xué)習(xí)算法分類有哪些

    機器學(xué)習(xí)算法可以按照不同的標(biāo)準(zhǔn)來進行分類。按照訓(xùn)練樣本提供的信息以及反饋方式的不同，將機器學(xué)習(xí)算法分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。

  • 機器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史介紹

    機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了當(dāng)今的熱門話題，但是從機器學(xué)習(xí)這個概念的誕生到機器學(xué)習(xí)技術(shù)的普遍應(yīng)用經(jīng)過了漫長的過程。在機器學(xué)習(xí)發(fā)展的歷史長河中，眾多優(yōu)秀的學(xué)者為推動機器學(xué)習(xí)的發(fā)展做出了巨大的貢獻。

  • 使用合適PWM驅(qū)動我們的電機系統(tǒng)，在什么條件下可以再生最大的能量

    那么，哪種 PWM 技術(shù)最適合您的電機控制應(yīng)用?當(dāng)然有很多選擇可供選擇，每一種都具有獨特的優(yōu)點和缺點。在關(guān)于該主題的最后一篇文章中，我們將討論直流和交流電機的再生。由于電動和混合動力汽車的普及，這在過去十年中已成為一個更加相關(guān)的話題。在這些應(yīng)用中，再生發(fā)生在直流母線中，最終連接到車輛中的直流電池組。但我們將在這篇文章中看到，我們也可以將其再生回交流電源，例如交流電網(wǎng)。

  • 選擇合適的 PWM 技術(shù)取決于我們使用的電機類型介紹

    那么，哪種 PWM 技術(shù)最適合您的電機控制應(yīng)用?希望到現(xiàn)在為止，您已經(jīng)了解 PWM 過程的用途有多么廣泛，以及該過程中的細微變化如何對電機性能產(chǎn)生巨大影響。在之前有關(guān)該主題的文章中，我僅討論了適用于 H 橋中直流電機的技術(shù)。但在這篇文章中，讓我們將討論擴展到多相電機。要將這些技術(shù)應(yīng)用于三相逆變器，我們所要做的就是再添加一個半橋。

  • 單極 4 象限 PWM 技術(shù)：最接近最佳的應(yīng)用方案

    那么，哪種 PWM 技術(shù)最適合您的電機控制應(yīng)用?到目前為止，您可能已經(jīng)猜到?jīng)]有“一種”PWM 技術(shù)對所有應(yīng)用都是最佳的。但是我們今天要討論的技術(shù)非常接近。它被稱為單極 4 象限 PWM 技術(shù)(形式 II)。

  • 如何正確的使用雙極PWM 技術(shù)來驅(qū)動我們的電機系統(tǒng)

    那么，哪種 PWM 技術(shù)最適合您的電機控制應(yīng)用?到目前為止，我們已經(jīng)研究了三種不同的 PWM 技術(shù)。有些可以將能量再生回直流電源，有些則不能。但它們都有一個共同特征：單極電壓波形。換句話說，對于任何給定的 PWM 周期，電機電壓波形在 Vbus 和地之間或 –Vbus 和地之間轉(zhuǎn)換。在這篇文章中，我們將研究雙極PWM 技術(shù)的主張。對于每個 PWM 周期，電機電壓波形在 Vbus 和 –Vbus 之間轉(zhuǎn)換，產(chǎn)生的電機電壓波形幅度是單極 PWM 的兩倍。為此，我們將連接 H 橋。

  • PWM 技術(shù)介紹，哪種 PWM 技術(shù)最適合您的電機控制應(yīng)用？

    PWM是一種對模擬信號電平進行數(shù)字編碼的方法。通過高分辨率計數(shù)器的使用，方波的占空比被調(diào)制用來對一個具體模擬信號的電平進行編碼。PWM信號仍然是數(shù)字的，因為在給定的任何時刻，滿幅值的直流供電要么完全有(ON)，要么完全無(OFF)。電壓或電流源是以一種通(ON)或斷(OFF)的重復(fù)脈沖序列被加到模擬負載上去的。通的時候即是直流供電被加到負載上的時候，斷的時候即是供電被斷開的時候。只要帶寬足夠，任何模擬值都可以使用PWM進行編碼。

  • 控制 BLDC 電機的方案：通常越簡單代表更好

    隨著技術(shù)的進步，我們用來控制電機的技術(shù)也變得越來越復(fù)雜。與稅收不同，這通常是一件好事，因為它可以讓我們的汽車大膽地去到以前沒有汽車去過的地方。但時不時地，我認為退后一步，只見樹木不見森林是有益健康的。您的應(yīng)用程序是否真的需要超快速的扭矩響應(yīng)和層層疊疊的觀察器才能完成工作?就像我的稅收一樣，你真的需要使用復(fù)雜到必須聘請電機控制專業(yè)人員為你做的技術(shù)嗎?難道您不想使用一種可以讓您全神貫注的技術(shù)嗎?有時候，越簡單越好!這就是我對 InstaSPIN-BLDC? 如此興奮的原因!

  • 通過基于 SiC 的改進中性支路最大限度地減少電動汽車充電器的二階紋波和直流電容

    電動汽車技術(shù)是汽車行業(yè)的未來，電池和快速充電系統(tǒng)的不斷快速發(fā)展。在不犧牲充電時間的情況下，研發(fā)工作正在進行中，以確保電池的尺寸更小，并且在充電時間內(nèi)的功耗最小。

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