人工智能7

Linux指南[Linux指南]手把手教你配置Ubuntu下的CUDA、cuDNN环境

导言 作为深度学习和并行计算的核心工具,CUDA(Compute Unified Device Architecture)为NVIDIA显卡提供了并行计算的能力。在本教程中,我们将详细介绍如何 ...

[NumPy技巧]机器学习中使用numpy对数据集进行保存以集中管理

在机器学习中,数据是至关重要的。因此,对于任何机器学习项目,对数据的管理和处理都是必不可少的。数据管理涉及到许多方面,包括数据的收集、清理、存储和处理。在这篇文章中,我们将讨论如何使用NumPy来保存 ...

[联邦学习]Krum算法:深入解析及代码实现

本文深入探讨了联邦学习领域的一种重要算法——Krum算法。Krum算法是一种鲁棒聚合方法,能够抵御拜占庭攻击,保护全局模型的鲁棒性。文章详细介绍了Krum算法的原理、应用场景以及优势与不足,并提供了一 ...

[机器学习]K-means算法详解:原理、优缺点、代码实现、变体及实际应用

本篇博客详细介绍了K-means聚类算法的原理、优缺点代码实现及实际应用场景,并探讨了K-means++、增量式K-means和Kernel K-means等改进方法。通过阅读本文,您将更好地理解和应 ...

[联邦学习] 联邦学习概念及常见算法总结|聚合算法|防御算法|攻击算法

[持续更新中] Last Update: 2023/3/11 摘要 联邦学习是一种新兴的机器学习技术,它能够在保护隐私数据的同时,利用本地数据训练全局模型,降低通信开销和支持分布式设备, ...

[联邦学习] FedAvg聚合算法详解及代码实现

FedAvg算法是一种有效的联邦学习算法,能够在保护隐私数据的同时,利用本地数据训练全局模型,降低通信开销和支持分布式设备,同时提高模型的精度和泛化性能。本文介绍了FedAvg算法的原理、优点、实现以 ...

[机器学习]常用向量空间度量整理

本文介绍了常用的向量空间距离度量方法,包括欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦相似度以及马氏距离,详细介绍了它们的计算公式和应用场景。如果你正在进行机器学习或数据分析等领域的项目,那么了解这些 ...