有关寻找局部显着语义特征背后的机器学习的更多信息

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wafoyi7891h
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有关寻找局部显着语义特征背后的机器学习的更多信息

Post by wafoyi7891h »

服务器计算机可以存储或以其他方式包括机器学习模型。例如,机器学习模型可以包括各种机器学习模型。示例机器学习模型包括神经网络或其他多层非线性模型。示例神经网络包括前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络。讨论了机器学习模型的示例。

计算机和服务器可以通过与通过网络通信连接和耦合的训练计算机交互来训练机器学习模型。训练计算机可以与服务器计算机分离或者成为服务器计算机的一部分。

训练计算机包括处理器和存储器。处理器可以使用任何合适 卡塔尔电话号码数据 的 处理设备(例如,处理器核、微处理器、ASIC、FPGA、控制器、微控制器等)。它们可以使用一个处理器或可操作地连接的多个处理器。


存储器可以包括非暂时性计算机可读存储介质,包括RAM、ROM、EEPROM、EPROM、闪存设备、磁盘等及其组合。存储器可以存储由处理器执行的数据和指令以使训练计算机执行操作。在一些实现方式中,训练计算机包括服务器计算机或者以其他方式由服务器计算机实现。

训练计算机可以包括模型训练器,其使用各种训练或学习技术(包括例如误差的向后传播)来训练分别存储在计算机和服务器计算机处的机器学习的机器学习模型。在一些实施方式中,执行误差的反向传播可以包括执行随时间的截断反向传播。模型训练器可以执行多种泛化技术(例如,权重衰减、丢失等)来提高训练模型的泛化能力。

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具体地,模型训练器可以训练机器学习模型和基于一组训练数据162的机器学习模型。训练数据可以包括例如描述位置和特征的语义数据(例如,语义标签)一个地区的地标。例如,训练数据可以包括与地标相关联的物理尺寸、地标与参考点(例如,有利点)的接近度、地标的位置(例如,地标的纬度、经度和海拔) ,以及与地标相关联的各种元数据(例如,地标的昵称和地标的旧名)。

如果搜索者同意,训练示例可以由计算机提供。提供给计算机的机器学习模型可以根据从计算机接收到
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