- 李宏毅老师通过下面的地球跟机器人比喻RL（Reinforcement Learning）过程是怎么回事。地球是环境(environment)，代理(agent)用感测器去接收外接讯息，就像无人车在路上有六种以上装置感知外接讯息。外边感知到了一杯水，它(agent)感知到讯息接着采取行动，它把水打翻了。因他的改变而外界有所改变，一摊水洒在地上。接着外界（地球）给她了一个回馈：你刚刚的动作是不好... 李宏毅老师通过下面的地球跟机器人比喻RL（Reinforcement Learning）过程是怎么回事。地球是环境(environment)，代理(agent)用感测器去接收外接讯息，就像无人车在路上有六种以上装置感知外接讯息。外边感知到了一杯水，它(agent)感知到讯息接着采取行动，它把水打翻了。因他的改变而外界有所改变，一摊水洒在地上。接着外界（地球）给她了一个回馈：你刚刚的动作是不好...
- GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，一时风头无两。从计算机视觉顶会盛会CVPR 2018接受的论文统计就可见一斑：根据Google Research的研究科学家Jordi Pont-Tuset做的一个统计，它通过查看这些论文的类型，看到了未来深度学习的发展趋势。结果，他发现生成对抗网络（GAN）强势出击，大有取代“深度学习”（Deep Learning）之势。 GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，一时风头无两。从计算机视觉顶会盛会CVPR 2018接受的论文统计就可见一斑：根据Google Research的研究科学家Jordi Pont-Tuset做的一个统计，它通过查看这些论文的类型，看到了未来深度学习的发展趋势。结果，他发现生成对抗网络（GAN）强势出击，大有取代“深度学习”（Deep Learning）之势。
- 当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。常见的图像处理操作包括显示图像，基本的图像操作，如裁剪、翻转、旋转；图像的分割、分类、特征提取；图像恢复；以及图像识别等等。Python 作为一种日益风靡的科学编程语言，是这些图像处理操作的最佳选择。同时，在 Python 生态当中也有很多可以免费使用的... 当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。常见的图像处理操作包括显示图像，基本的图像操作，如裁剪、翻转、旋转；图像的分割、分类、特征提取；图像恢复；以及图像识别等等。Python 作为一种日益风靡的科学编程语言，是这些图像处理操作的最佳选择。同时，在 Python 生态当中也有很多可以免费使用的...
- 作者 | 张拳石来源 | 转载自知乎Qs.Zhang张拳石本来想把题目取为“从炼丹到化学”，但是这样的题目太言过其实，远不是近期可以做到的，学术研究需要严谨。但是，寻找适当的数学工具去建模深度神经网络表达能力和训练能力，将基于经验主义的调参式深度学习，逐渐过渡为基于一些评测指标定量指导的深度学习， 是新一代人工智能需要面对的课题，也是在当前深度学习浑浑噩噩的大背景中的一些新的希望。这篇短文旨... 作者 | 张拳石来源 | 转载自知乎Qs.Zhang张拳石本来想把题目取为“从炼丹到化学”，但是这样的题目太言过其实，远不是近期可以做到的，学术研究需要严谨。但是，寻找适当的数学工具去建模深度神经网络表达能力和训练能力，将基于经验主义的调参式深度学习，逐渐过渡为基于一些评测指标定量指导的深度学习， 是新一代人工智能需要面对的课题，也是在当前深度学习浑浑噩噩的大背景中的一些新的希望。这篇短文旨...
- 计算机视觉领域近年来对群体计数问题展开了广泛的研究。由于尺度变化（scale variation）较大，该项任务仍然具有很大的挑战性。在这篇论文中，中科院计算技术研究所提出了一种简单而有效的群体数量统计网络：DSNet。该网络的核心结构是密集扩张卷积块，其中每个扩张层与其他层紧密相连，防止信息受到尺度变化的影响。 计算机视觉领域近年来对群体计数问题展开了广泛的研究。由于尺度变化（scale variation）较大，该项任务仍然具有很大的挑战性。在这篇论文中，中科院计算技术研究所提出了一种简单而有效的群体数量统计网络：DSNet。该网络的核心结构是密集扩张卷积块，其中每个扩张层与其他层紧密相连，防止信息受到尺度变化的影响。
- 人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，当今的人工智能技术以机器学习，特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展，已经开始像水电煤一样赋能于各个行业。世界各国高度重视人工智能发展，美国白宫接***布数个人工智能政府报告，是第一个将人工智能发展上升到国家战略层面的国家，除此以外，英国、欧盟、日本等纷纷发布人工智能相关战略、行动计划，着力构筑人工智能先发优势。 人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，当今的人工智能技术以机器学习，特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展，已经开始像水电煤一样赋能于各个行业。世界各国高度重视人工智能发展，美国白宫接***布数个人工智能政府报告，是第一个将人工智能发展上升到国家战略层面的国家，除此以外，英国、欧盟、日本等纷纷发布人工智能相关战略、行动计划，着力构筑人工智能先发优势。
- 数据库索引结构其实也是模型，例如 B-tree索引、哈希映射以及 BitMap索引。从这一点出发，本论文证明了目前的索引模型均可以用其它可学习的模型来替代。初步实验结果显示，与基于缓存优化的 B-tree结构相比，使用神经网络在速度上可以提高 70%，并且大大节省了内存。“机器学习模型有可能比目前最先进的数据库索引有更显著的好处”。 数据库索引结构其实也是模型，例如 B-tree索引、哈希映射以及 BitMap索引。从这一点出发，本论文证明了目前的索引模型均可以用其它可学习的模型来替代。初步实验结果显示，与基于缓存优化的 B-tree结构相比，使用神经网络在速度上可以提高 70%，并且大大节省了内存。“机器学习模型有可能比目前最先进的数据库索引有更显著的好处”。
- 本文将对目前较为热门的三大深度学习框架TensorFlow、Keras和PyTorch进行简单的介绍供各位同学参，以考选择最适合的深度学习框架。 本文将对目前较为热门的三大深度学习框架TensorFlow、Keras和PyTorch进行简单的介绍供各位同学参，以考选择最适合的深度学习框架。
- 近年来，随着人们对 AI 认知能力的积极探索，知识图谱因其表达能力强、拓展性好，基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱，旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系，具备可解释性，而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合，模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。 近年来，随着人们对 AI 认知能力的积极探索，知识图谱因其表达能力强、拓展性好，基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱，旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系，具备可解释性，而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合，模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。
- 本文讲述了DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graph network），将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。 本文讲述了DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graph network），将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。
- 用 NumPy 手写所有主流 ML 模型，普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源了一个非常剽悍的项目。超过 3 万行代码、30 多个模型，这也许能打造「最强」的机器学习基石？ 用 NumPy 手写所有主流 ML 模型，普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源了一个非常剽悍的项目。超过 3 万行代码、30 多个模型，这也许能打造「最强」的机器学习基石？
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- 联邦学习本质上试一种分布式机器学习技术，或机器学习框架。其目标是在保证数据隐私安全及合法合规的基础上，实现共同建模，提升AI模型的效果。 联邦学习本质上试一种分布式机器学习技术，或机器学习框架。其目标是在保证数据隐私安全及合法合规的基础上，实现共同建模，提升AI模型的效果。
- 基于2019年视觉顶会CVPR、ICCV中异常检测的论文，进行了阅读分享。其中，GAN、Auto-Encoder、GCN等方法得到较为广泛的关注和使用。 基于2019年视觉顶会CVPR、ICCV中异常检测的论文，进行了阅读分享。其中，GAN、Auto-Encoder、GCN等方法得到较为广泛的关注和使用。
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