机器学习面临的挑战

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该文讨论了机器学习目前面临的几个挑战,包括:高维特征空间和数据量问题,大数据量的计算困难,寻求最优解的困难和可解释性差等问题.然后针对当前很多人关心的几个重要问题,例如大数据问题,深度学习,概率图模型等做了分析,以引起深入思考.

MATLAB深度学习笔记二机器学习面临的挑战

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TDSCDMA测试面临新的挑战

全国38个城市的TD-SCDMA网络建设工作即将展开,其网络规划和优化的任务很重。在TD-SCDMA网络建设初期,运营商通过对频率分配、站点参数调整等手段可以进一步优化网络的性能,提高通信质量。网络的

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面临的挑战是新发展的内在组成部分; 所以类似其它技术,5G也有巨大挑战。正如我们看到过去的无线技术的发展,我们发现发展也是非常快的。开始从1G到5G,仅仅是40年左右(考虑到1G在20世纪80年代,5

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CAE技术应用面临的几大挑战

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软件分析与测试面临的挑战

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