经验首页 前端设计 程序设计 Java相关 移动开发 数据库/运维 软件/图像 大数据/云计算 其他经验
 人工智能基础

吴恩达《Machine Learning Yearning》中文版开源

吴恩达《Machine Learning Yearning》完整中文版开源啦! 《Machine Learning Yearning》是吴恩达历时两年,根据自己多年实践经验整理出来的一本机器学习、深度学习实践经验宝典。作为一本 AI 实战圣经,本书主要教你如何在实践中使机器学习算法的实战经验。 ...[2019/10/18]

经典决策树模型

常用的决策树算法有ID3、C4.5、CART,它们构建树所使用的启发式函数各是什么?除了构建准则之外,它们之间的区别与联系是什么?首先,我们回顾一下这几种决策树构造时使用的准则。 人 年龄 长相 工资 写代码 类别 小A 老 帅 高 不会 不见 小B 年轻 一般 中等 ...[2019/10/18]

用深度学习做命名实体识别(七)-CRF介绍

还记得之前介绍过的命名实体识别系列文章吗,可以从句子中提取出人名、地址、公司等实体字段,当时只是简单提到了BERT+CRF模型,BERT已经在上一篇文章中介绍过了,本文将对CRF做一个基本的介绍。本文尽可能不涉及复杂晦涩的数学公式,目的只是快速了解CRF的基本概念以及其在命名实体识别等...[2019/10/18]

论文笔记: LSTD A Low-Shot Transfer Detector for Object Detection

背景知识:  Zeroshot Learning,零次学习。 模型 对于 训练集 中 没有出现过 的 类别,能自动创造出相应的映射: X→Y。 Low/Few-shot Learning、One-shot Learning,少/一次学习。 训练...[2019/10/18]

LeetCode初级算法--数组01:只出现一次的数字

LeetCode初级算法--数组01:只出现一次的数字 搜索微信公众号:''AI-ming3526''或者''计算机视觉这件小事'' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https: blog.csdn.net/baidu_31657889/ csdn:https: blog.csd...[2019/10/18]

LeetCode初级算法--数组02:旋转数组

LeetCode初级算法--数组02:旋转数组 搜索微信公众号:''AI-ming3526''或者''计算机视觉这件小事'' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https: blog.csdn.net/baidu_31657889/ csdn:https: blog.csdn.ne...[2019/10/18]

局部敏感哈希LSH(Locality-Sensitive Hashing)——海量数据相似性查找技术

一、 前言 ????最近在工作中需要对海量数据进行相似性查找,即对微博全量用户进行关注相似度计算,计算得到每个用户关注相似度最高的TOP-N个用户,首先想到的是利用简单的协同过滤,先定义相似性度量(cos,Pearson,Jaccard),然后利用通过两两计算相似度,计算top-n进行筛...[2019/10/18]

复杂模型可解释性方法——LIME

一、模型可解释性 ????近年来,机器学习(深度学习)取得了一系列骄人战绩,但是其模型的深度和复杂度远远超出了人类理解的范畴,或者称之为黑盒(机器是否同样不能理解?),当一个机器学习模型泛化性能很好时,我们可以通过交叉验证验证其准确性,并将其应用在生产环境中,但是很难去解释这个模型为什么...[2019/10/18]

图Lasso求逆协方差矩阵(Graphical Lasso for inverse covariance matrix)

图La o求逆协方差矩阵(Graphical La o for inverse covariance matrix) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http: www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 图La o方法的基本理论 ...[2019/10/17]

点集配准技术(ICP、RPM、KC、CPD)

  在计算机视觉和模式识别中,点集配准技术是查找将两个点集对齐的空间变换过程。寻找这种变换的目的主要包括:1、将多个数据集合并为一个全局统一的模型;2、将未知的数据集映射到已知的数据集上以识别其特征或估计其姿态。点集的获取可以是来自于3D扫描仪或测距仪的原始数据,在图像处理和图像配准中,...[2019/10/17]

A Deep Neural Network Approach To Speech Bandwidth Expansion

题名:一种用于语音带宽扩展的深度神经网络方法 作者:Kehuang Li;Chin-Hui Lee 2015年出来的 摘要   本文提出了一种基于深度神经网络(DNN)的语音带宽扩展(BWE)方法。利用对数谱功率作为输入输出特征进行所需的非线性变换,训练神经网络来实现这种高...[2019/10/17]

极大似然估计

极大似然估计的原理,先用一张图片来说明     总结起来,极大似然估计的目的:就是利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值。 通过若干次试验,观察其结果,利用试验结果的某个参数值能够使样本出现的概率最大,称为极大似然估计。...[2019/10/17]

高德地图首席科学家任小枫:视觉智能在高德地图的应用

2019杭州云栖大会上,高德地图技术团队向与会者分享了包括视觉与机器智能、路线规划、场景化/精细化定位、时空数据应用、亿级流量架构演进等多个出行技术领域的热门话题。现场火爆,听众反响强烈。我们把其中的优秀演讲内容整理成文并陆续发布在「高德技术」公众号上,本文为其中一篇。 高德地图首席...[2019/10/17]

机器学习-新(目录)

机器学习-新(目录)

01部分 机器学习基础 01-01 机器学习 02部分 监督学习 02-01 感知机 02-02 感知机原始形式(鸢尾花分类) 02-03 感知机对偶形式(鸢尾花分类) 02-04 线性回归 02-05 scikit-learn库之线性回归 02-06 普通线性回归(波斯顿房价预测)+特征...[2019/10/17]

医学影像仿真培训系统

研发背景 基于DICOM图像的医学影像仿真教学系统(舜若科技研发)旨在服务于有仿真培训需求的用户,如医学院、生物工程学院、医院科室、生物医疗公司等,可以提升断层解剖的学习效率、提高医生手术的熟练度和安全性、降低患者的手术风险。 系统简介 多模态影像融合人体断层解剖辅助教学系统...[2019/10/16]

ASRWGAN: Wasserstein Generative Adversarial Network for Audio Super Resolution

ASEGAN:WGAN音频超分辨率 这篇文章并不具有权威性,因为没有发表,说不定是外国的某个大学的毕业设计,或者课程结束后的作业、或者实验报告。 CS230: Deep Learning, Spring 2018, Stanford University, CA. (LateX ...[2019/10/16]

“金益智投”荣获2019年人工智能十大科技创新奖

随着社会的发展,更多的人已经离不开手机这一款工具,手机的功能也是各行各业一种赚钱的工具,例如:买衣服,视频,股票等等.........这也成为了生活中不可或缺的一部分。   近日就有CCTV财经报道,有一家公司研发了一款软件,称作为投资者的春天“金益智投”且成...[2019/10/16]

NVIDIA显卡电源不足

  NVIDIA显卡 Ubuntu16.04安装驱动后出现问题:Unable to determine the device handle for GPUXXX   安装NVIDIA驱动后输入:nvidia-smi 出现如下问题 Unable to...[2019/10/16]

剑指Offer(三十六):两个链表的第一个公共结点

剑指Offer(三十六):两个链表的第一个公共结点 搜索微信公众号:''AI-ming3526''或者''计算机视觉这件小事'' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https: blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https: github.c...[2019/10/16]

剑指Offer(三十七):数字在排序数组中出现的次数

剑指Offer(三十七):数字在排序数组中出现的次数 搜索微信公众号:''AI-ming3526''或者''计算机视觉这件小事'' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https: blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https: github....[2019/10/16]

剑指Offer(三十五):数组中的逆序对

剑指Offer(三十五):数组中的逆序对 搜索微信公众号:''AI-ming3526''或者''计算机视觉这件小事'' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https: blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https: github.com/ai...[2019/10/15]

工业搬运机器人(AGV)为什么要选择视觉导航

在智能制造和仓储物流领域,搬运机器人的需求量在逐年上升。机器人(AGV)的种类千差万别,如何选择成为需求方头痛的问题。 本文将从客户关心的多个方面,对市面上的常见的工业级导航方案做一个比较。 搬运机器人 vs. AGV 搬运机器人,顾名思义,指用来完成搬运作业的机器人。工业领域一般采...[2019/10/15]

VGG(2014),3x3卷积的胜利 - shine-lee

目录 写在前面 网络结构 multi-scale training and testing 其他有意思的点 参考 博客:blog.shin...[2019/10/15]

GAN算法笔记

本篇文章为Goodfellow提出的GAN算法的开山之作"Generative Adversarial Nets"的学习笔记,若有错误,欢迎留言或私信指正。 1. Introduction GAN模型解决的问题 作者在首段指出了本课题的意义——能够避免深度生成模型中...[2019/10/14]

一种快速简便优秀的全局曲线调整与局部信息想结合的非线性彩色增强算法(多图深度分析和探索)

  本文的分析基于《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》一文相关内容,但对其进行了深度的改良。   我们首先解读或者说翻译...[2019/10/14]

理解LSTM网络--Understanding LSTM Networks(翻译一篇colah's blog)

理解LSTM网络--Understanding LSTM Networks(翻译一篇colah's blog)

colah的一篇讲解LSTM比较好的文章,翻译过来一起学习,原文地址:http: colah.github.io/post 2015-08-Understanding-LSTM  ,Posted on August 27, 2015。 Recurrent Neural&nbs...[2019/10/14]

机器学习(6)——逻辑回归

什么是逻辑回归 逻辑回归虽然名字有回归,但解决的是分类问题。 逻辑回归既可以看做回归算法,也可以看做是分类算法,通常作为分类算法用,只可以解决二分类问题。 Sigmoid函数: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...[2019/10/14]

实验室工作站jupyterhub安装笔记

本篇文章为实验室工作站的jupyterhub安装配置笔记,由于软硬件等各种区别,安装过程难免有所区别,仅供大家参考。 实验室新到一台深度学习工作站,原本想装一个juoyter notebook直接开干,但是突然想到jupyter不支持多用户同时使用,因此决定装一个jupyterhub方...[2019/10/14]

Logistic Regression

逻辑回归模型:   want: 0 <= hθ(x)<=1   hθ(x) = g(θTx)      θ 注意有个θ0  一般置1   g(z) = 1 / (1+e-z)     igmoi...[2019/10/14]

Github | 吴恩达新书《Machine Learning Yearning》完整中文版开源

最近开源了周志华老师的西瓜书《机器学习》纯手推笔记: 博士笔记?| 周志华《机器学习》手推笔记第一章思维导图 [博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第二章“模型评估与选择” 博士笔记?| 周志华《机器学习》手推笔记第三章“线性模型” 博士笔记?| 周志华《机器学习》手推笔记...[2019/10/14]

极大似然小结

在机器学习中,我们经常要利用极大似然法近似数据整体的分布,本篇文章通过介绍极大似然法及其一些性质,旨在深入浅出地解释清楚极大似然法。 0. 贝叶斯概率 首先看一下经典的贝叶斯公式: \[ p(Y|X)=\frac{p(X|Y)p(Y)}{p(X)} \] 其中,\(p(Y)\)称为先...[2019/10/14]

深圳市网络安全中心发出通告,TeamViewer已被APT41黑客攻破

上期我们讲了东南亚赌局为什么都是福建老板了,这次来介绍下黑客组织APT41 ,这个组织在 HT界 比较出名,很早之前是匿名在地下交易所的,而在近年频繁出现在大众视野中,这不,刚刚又把我们常用的远程工具 TeamViewer 给黑了,深圳市网络与信息安全信息通报中心 紧急发出几份申明。 ...[2019/10/12]

下载并使用MNIST数据集

TensorFlow提供了一个库,可以直接用来自动下载与安装MNIST。 MNIST里包含3个数据集:第一个是训练数据集(mnist.train.images),另外两个分别是测试数据集(mnist.test.images)和验证数据集(mnist.validation)。 代码...[2019/10/11]

用深度学习做命名实体识别(六)-BERT介绍

什么是BERT? BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理,还需要先理解什么是Transformers。...[2019/10/11]

BERT论文解读

本文尽量贴合BERT的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正。 论文标题 Bert:Bidirectional Encode...[2019/10/10]

基于数据驱动的发电设备在线预警研究

       随着信息技术的高速发展和计算机硬件水平的快速上升,大数据技术、智能电厂、工业4.0 等相关概念逐渐被提出。国内许多发电集团都已经逐步开始新一代智能电厂的建设,这其中就包括了发电设备的在线预警部分。我国发电技术经过几...[2019/10/10]

nvidia jetson tx2 刷机遇到的问题解决

一、主要信息 使用的开发板:nvidia jetson tx2(内存8g有wifi的版本) 使用的JetPack版本: 4.2.2   二、遇到的问题及解决 1. 刷好jetson os 后,开发板一直在后台运行 sdkmanager上已经显示刷好了第一阶段:...[2019/10/10]

读---白话大数据与机器学习

第二章 步入数据之门 什么是数据 承载了信息的东西 什么是信息 信息是用来消除随机不定性的东西  算法 在同一个算 法中,不同的参数和阈值设置同样会带来大相径庭的结果,甚至影响数据解读的科学性 第三章 排列组合与古典概型 1.古典概型 如果...[2019/10/9]

Pytorch入门教程

  记得刚开始学TensorFlow的时候,那给我折磨的呀,我一直在想这个TensorFlow官方为什么搭建个网络还要画什么静态图呢,把简单的事情弄得麻烦死了,直到这几天我开始接触Pytorch,发现Pytorch是就是不用搭建静态图的Tensorflow版本,就想在用numpy一样,并...[2019/10/9]

遵循统一的机器学习框架理解高斯混合模型(GMM)

遵循统一的机器学习框架理解高斯混合模型(GMM) 一、前言 我的博客仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解。 本文参考了网络上诸多资料,特别是B站UPshuhuai008的视频,讲解东西也是我最喜欢的方式:从多个角度阐述和理解问题。 二、理解...[2019/10/8]

XLNet预训练模型,看这篇就够了!(代码实现)

1. 什么是XLNet XLNet 是一个类似 BERT 的模型,而不是完全不同的模型。总之,XLNet是一种通用的自回归预训练方法。它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型,最终,XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,并在 18 个任务上取...[2019/10/8]

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints (1)

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints (1)

CornerNet是一种anchor free的目标检测方法,不需要设置anchor,而是通过检测关键点(Keypoints),即目标的左上角(Top-Left Corners)和右下角(Bottom-Right Corners),再进行配对,来实现目标的检测。 网络的前半部分...[2019/10/8]

机器学习实战_KNN(一)

【是什么】 KNN 即 k_近邻算法(k- nearest neighbor) ,就是寻找K个邻居作为该样本的特征,近朱者赤,近墨者黑,你的邻居是什么特征,那么就认为你也具备该特征;核心公式为:     数据来源:https: github.com/...[2019/10/8]

如何免费使用GPU跑深度学习代码

  从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性能没GPU强,CPU是那种综合性的,GPU是专门用来做图像渲染的,这我们大家都知道,做图像矩阵的计算GPU更加在...[2019/10/8]

论文笔记&#183;流形学习:Laplacian Eigenmaps

  Abstract • 问题:对于嵌入在高维空间的低维流形数据的表示; • 利用图Laplacian算子、流形上的 Laplacian Beltrami 算子和热方程的对应关系; • 局部保留能力和与聚类的自然联系。 1&nb...[2019/10/8]

遵循统一的机器学习框架理解SVM

遵循统一的机器学习框架理解SVM

遵循统一的机器学习框架理解SVM 一、前言 我的博客不是科普性质的博客,仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解。 本文参考了李宏毅教授讲解SVM的课程和李航大大的统计学习方法。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA): 1.模型(Mod...[2019/10/8]

【Python】机器学习之单变量线性回归练习(计算Cost Function)

【Python】机器学习之单变量线性回归练习(计算Cost Function)

注:练习来自于吴恩达机器学习   翻译后的题目: 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润。第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数。 现在,假设&th...[2019/10/8]

遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归

遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归

遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归 标签: 机器学习 LR 分类 一、前言 我的博客不是科普性质的博客,仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解。 本文参考了网络上诸多资料。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA): 1.模型(Model)...[2019/10/8]

Machine Learning 错题集 - 未完结

Week1 Question 4 Some of the problems below are best addre ed using a supervised learning algorithm, and the others with an unsupervise...[2019/10/8]

机器学习(4)——PCA与梯度上升法

主成分分析(Principal Component Analysis) 一个非监督的机器学习算法 主要用于数据的降维 通过降维,可以发现更便于人类理解的特征 其他应用:可视化、去噪 通过映射,我们可以把数据从二维降到一维: 显然,右边的要好一点,因为间距大,更容易看出差距。 ...[2019/10/8]

575
2
记录数:1136 页数:1/2312345678910下一页尾页
加载更多