机器学习
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DeepMind新论文可能开启AI新时代
近期 DeepMind 的一篇论文《An Explicitly Relational Neural Network Architecture》(一种显式的关系性神经网络架构，arxiv org abs 1905 10307)似乎在这面高墙上...
2019-06-09 17:42:12 -
下一代AI系统基石：知识图谱将何去何从？
本文将会以李涓子教授和刘知远副教授两位讲师的内容出发，重点介绍知识图谱的发展现状以及它在应用中存在的问题和解决方案。...
2019-06-06 00:04:31 -
不平衡数据下的机器学习（下）
本文从不平衡学习的基础概念和问题定义出发，介绍了几类常见的不平衡学习算法和部分研究成果。总体来说，不平衡学习是一个很广阔的...
2019-06-05 23:46:29 -
不平衡数据下的机器学习（上）
数据不平衡是机器学习任务中的一个常见问题。真实世界中的分类任务中，各个类别的样本数量往往不是完全平衡的，某一或某些类别的样...
2019-06-05 23:40:07 -
机器学习模型中的 bug 太难找？DeepMind 呈上了三种
对此，DeepMind 发布文章介绍了能够严格识别和消除学习预测模型中的 bug 的三种方法：对抗测试(adversarial testing)、鲁棒学习(robust learning)和形...
2019-06-05 23:35:59 -
使用Python进行描述性统计
from https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5441512.html 目录 1 描述性统计是什么？ 2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位...
2019-06-05 23:33:00 -
蒙特卡洛方法到底有什么用
作者：saltriver 原文：https://blog.csdn.net/saltriver/article/details/52194918 蒙特卡洛方法（Monte Carlo method，也有翻译成“蒙特卡罗方法”）是以概率和...
2019-06-05 23:31:27 -
中心极限定理通俗介绍
作者：朱曦炽 链接：https://www.jianshu.com/p/cb7145e4c4bd 中心极限定理是统计学中比较重要的一个定理。 本文将通过实际模拟数据的形式，形象地...
2019-06-05 23:31:09 -
2019 到目前为止的深度学习研究进展汇总
在本文中，将2019年以来已经发表的论文整理出来列在下面，这将帮你节省很大一部分时间。下文中的所有文章，在Github中都有相应的代码。...
2019-06-05 23:30:55 -
推理速度提升5.1倍：谷歌提出新型卷积网络Effi
卷积神经网络（CNN）通常以固定成本开发，然后再按比例放大，从而在获得更多资源时可以达到更高的准确率。例如，ResNet 可以通过增加网...
2019-06-05 00:54:20 -
万字综述，核心开发者全面解读PyTorch内部机制
张量是 PyTorch 中的核心数据结构。对于张量直观上所表示的东西，你可能已有很好的理解：张量是一种包含某种标量类型（比如浮点数和整...
2019-06-05 00:54:03 -
如何利用深度学习技术处理图像水印？
水印作为一种保护版权的有效方式被广泛地应用于海量的互联网图像，针对水印的各种处理显得越来越重要，比如水印的检测和水印的去除...
2019-06-05 00:53:48 -
深度学习先驱李飞飞谈道德AI基本原理
李飞飞开发了当前深度学习革命背后的算法，她认识到改善机器视觉需要更好的数据集供研究人员测试算法。因此，她领导了ImageNet的开发—...
2019-05-30 23:59:57 -
如何引诱分类器犯错？南大周志华等提出用自编
本文从另一个角度，即训练阶段入手，探讨如何通过有界扰动修改训练数据，从而最大程度上混淆分类器，让其在测试部署阶段做出错误判...
2019-05-30 23:59:37 -
理解Batch Normalization（含实现代码）
随着网络训练，浅层的权重发生变化，导致深层的输入变化很大。因此每层必须根据每批输入的不同分布重新调整其权重。这减缓了模型训...
2019-05-30 23:58:00 -
语义分割网络经典：FCN与SegNet
改编当前的分类网络：AlexNet、VGG、GoogLeNet到全卷积网络和通过微调传递它们学习的特征表达能力到分割任务中。然后定义了一个跳跃式的架...
2019-05-30 23:57:45 -
重磅！13篇基于Anchor free的目标检测方法
感觉是回归吧，以前是没有anchor的，现在觉得还是去掉anchor（“锚”？）好，主要是灵活性强，今后硬件芯片兼容性好。什么是锚框呢?其实...
2019-05-30 23:57:18 -
没有压力的“压力测试”：来看看LSTM神经网络是
随着社会的快速进步和发展，人们身上的负担越来越重，各种负担化身成焦虑，让人压力山大。而通过本文提到的LSTM神经网络，就能预测焦...
2019-05-30 23:56:57 -
十大免费机器学习课程
本系列课程的提供者有：Delta Analytics、作家兼培训师Aurélien Geron、威斯康星大学麦迪逊分校、AI研究员Goku Mohandas、滑铁卢大学、新加坡国立...
2019-05-30 00:18:21 -
DeepMind 综述深度强化学习：智能体和人类相似度
但在本文中，DeepMind 研究人员将利用最近开发的技术来驳回这些质疑声，这些技术不仅允许深度强化学习更灵活地运行，而且还使其更高效...
2019-05-30 00:14:33 -
专访院士张钹：AI奇迹难再现，深度学习技术潜力
“现在很多方面大家看得比较清楚，已露出苗头来了，我现在也接触到很多企业，找我谈这个问题，说明企业在第一线已经发现了很多问题...
2019-05-29 00:06:43 -
推荐系统工程师必看：Embedding 技术在深度学习
这篇文章中，我希望单独将 Embedding 技术抽取出来进行讲解。因为作为深度学习 CTR 模型中基础性的，也是不可或缺的“基本操作”，Embedd...
2019-05-29 00:06:21 -
使用深度学习检测疟疾
人工智能结合开源硬件工具能够提升严重传染病疟疾的诊断。 人工智能（AI）和开源工具、技术和框架是促进社会进步的强有力的结合。健...
2019-05-26 23:41:20 -
Facebook最新力作Pythia：模块化、即插即用，极大简化模型进展
Facebook的人工智能研究部门近期推出Pythia，一个模块化的即插即用框架。目标是使数据科学家能够快速构建、复制和基准人工智能模型，将...
2019-05-26 23:40:09 -
生成式对抗网络(GANs)的七大未解之谜
根据一些度量指标，在过去两年，有关生成式对抗网络(GANs)的研究中已经取得了长足进步。图像合成模型的实际改进(如下所示)，几乎快得让...
2019-05-26 23:38:52 -
利用数据分析量化协同过滤算法的两大常见难题
推荐系统自从问世以来解决了许多不同的商业产品问题，深受广大互联网从业者的喜爱。传统的互联网电商公司像阿里巴巴和京东已经把推...
2019-05-26 23:36:52 -
阿里开源！轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN
近日，阿里正式开源轻量级深度学习端侧推理引擎MNN。 AI科学家贾扬清如此评价道：与 Tensorflow、Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相...
2019-05-26 23:36:11 -
谈谈机器学习与传统编程之间的区别
有些人认为 AI 和 ML 被过分夸大了，认为它们只不过是写一些 if 语句，或者仅仅是和编程有关的玩意儿，但我建议你对这些观点进行仔细的...
2019-05-26 23:35:30 -
深度学习中，CPU、GPU、NPU、FPGA如何发挥优势
随着AI的广泛应用，深度学习已成为当前AI研究和运用的主流方式。面对海量数据的并行运算，AI对于算力的要求不断提升，对硬件的运算速...
2019-05-26 23:35:03 -
PyTorch最佳实践，怎样才能写出一手风格优美的代码
虽然这是一个非官方的 PyTorch 指南，但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验，尤其是用它开发深度学习相关工作的最优解决方案。请注...
2019-05-26 23:30:16 -
基于深度学习的视频多目标跟踪实现
多目标跟踪大概有两种方式： Option1 基于初始化帧的跟踪，在视频第一帧中选择你的目标，之后交给跟踪算法去实现目标的跟踪。这种方式...
2019-05-26 23:25:19 -
ARIMA模型原理及实现
1、数据介绍 再介绍本篇的内容之前，我们先来看一下本文用到的数据。本文用到的中国银行股票数据下载：http://pan.baidu.com/s/1gfxRFbH，提取...
2019-05-26 01:18:14 -
280万分割掩码，谷歌Open Images数据集再更新
近日，谷歌开源 Open Images V5 数据集。相比于 V4 版本，新版数据集包含 280 万个物体实例的分割掩码，覆盖 350 个类别。新增 640 万个经过人工...
2019-05-26 01:03:55 -
十四年的NYU教学精华，开放书《机器学习基础》
从 05 年到 19 年，Mehryar Mohri 在纽约大学已经教过 14 年的 Foundations of Machine Learning 课程。在 2012 年，他就完成了第一版的《机器学习基础》，...
2019-05-26 01:02:35 -
机器学习和深度学习中值得弄清楚的一些问题
所有机器学习算法的优化目标函数都是确定的，如果带有约束条件，约束条件也是确定的，不会存在不知道目标函数和约束条件的算法...
2019-05-26 00:47:15
