- 今天给大家带来的是卷积神经网络，听上去是不是挺高大上的？它还有个更响亮的名字CNN，谈到CNN应该好多同学都略知一二吧，CNN在做图像识别上有着很出色的效果，那我们今天对卷积神经网络一探究竟吧！ 卷积神经网络，CNN（Convolutional Neural Network），属于深度学习技术的一种算法，主要是进行特征学习，通过分层网络获取分层次的特征信息去解决人... 今天给大家带来的是卷积神经网络，听上去是不是挺高大上的？它还有个更响亮的名字CNN，谈到CNN应该好多同学都略知一二吧，CNN在做图像识别上有着很出色的效果，那我们今天对卷积神经网络一探究竟吧！ 卷积神经网络，CNN（Convolutional Neural Network），属于深度学习技术的一种算法，主要是进行特征学习，通过分层网络获取分层次的特征信息去解决人...
- 目录 机器学习 深度学习 自然语言处理与数学 算法题和笔试题 推荐阅读 工具 最近在GitHub上淘到一个很棒的AI算法面试笔记，特地分享给小伙伴们~ GitHub地址：https：//github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese 如上所示为整个项目的结构，其中从机器学习到数学主要提供的是笔记... 目录 机器学习 深度学习 自然语言处理与数学 算法题和笔试题 推荐阅读 工具 最近在GitHub上淘到一个很棒的AI算法面试笔记，特地分享给小伙伴们~ GitHub地址：https：//github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese 如上所示为整个项目的结构，其中从机器学习到数学主要提供的是笔记...
- 目录 1、西游地图 2、红楼梦图 3、三国地图 4、水浒地图 作为一位爱好文学的程序猿，看到这个网址是激动的！ 中华文明浩浩五千年，在这光辉灿烂的历史长河中，各时代的先哲圣人们留下了大量的文学典籍，这些文学作品极大地丰富了我们的精神世界。而《三国演义》、《水浒传》、《西游记》、《红楼梦》这四部作品更如皇冠上的明珠，俨然已经成了中国古代文学的象征。这四部文学作... 目录 1、西游地图 2、红楼梦图 3、三国地图 4、水浒地图 作为一位爱好文学的程序猿，看到这个网址是激动的！ 中华文明浩浩五千年，在这光辉灿烂的历史长河中，各时代的先哲圣人们留下了大量的文学典籍，这些文学作品极大地丰富了我们的精神世界。而《三国演义》、《水浒传》、《西游记》、《红楼梦》这四部作品更如皇冠上的明珠，俨然已经成了中国古代文学的象征。这四部文学作...
- 目录 1、MNIST 2、ImageNet 4、COCO 5、PASCAL VOC 6、FDDB 1、MNIST 深度学习领域的入门数据集，当前主流的深度学习框架几乎都将MNIST数据集的处理入门第一教程。MNIST是一个手写数字数据库，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28*28，数字放在一个归一化的、... 目录 1、MNIST 2、ImageNet 4、COCO 5、PASCAL VOC 6、FDDB 1、MNIST 深度学习领域的入门数据集，当前主流的深度学习框架几乎都将MNIST数据集的处理入门第一教程。MNIST是一个手写数字数据库，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28*28，数字放在一个归一化的、...
- 目录 简介 使用 Python API 使用 C++ API 简介 对于我们的大脑来说，视觉识别似乎是一件特别简单的事。人类不费吹灰之力就可以分辨狮子和美洲虎、看懂路标或识别人脸。但对计算机而言，这些实际上是很难处理的问题：这些问题只是看起来简单，因为大脑非常擅长理解图像。 在过去几年内，机器学习领域在解决此类难题方面取得了巨大进展。尤其是，我们发现一种称为深... 目录 简介 使用 Python API 使用 C++ API 简介 对于我们的大脑来说，视觉识别似乎是一件特别简单的事。人类不费吹灰之力就可以分辨狮子和美洲虎、看懂路标或识别人脸。但对计算机而言，这些实际上是很难处理的问题：这些问题只是看起来简单，因为大脑非常擅长理解图像。 在过去几年内，机器学习领域在解决此类难题方面取得了巨大进展。尤其是，我们发现一种称为深...
- 目录 一、整体学习的建议 1.1 如何成为Pytorch大神？ 1.2 如何读Github代码？ 1.3 代码能力太弱怎么办？ 二、Pytorch与TensorFlow概述 2.1 什么是Pytorch? 2.1.1 Pytorch两个核心模块 2.1.2 Pytorch可视化：Visdom 2.1.3 Pytorch的优缺点 2.2 什么是... 目录 一、整体学习的建议 1.1 如何成为Pytorch大神？ 1.2 如何读Github代码？ 1.3 代码能力太弱怎么办？ 二、Pytorch与TensorFlow概述 2.1 什么是Pytorch? 2.1.1 Pytorch两个核心模块 2.1.2 Pytorch可视化：Visdom 2.1.3 Pytorch的优缺点 2.2 什么是...
- 目录 M-P模型 Hebb学习规则 Rosenblatt感知器 Minsky的打击 复兴时期！ 深度学习的突破 M-P模型 1943年神经元解剖学家McCulloch和数学天才Pitts发表文章提出神经元的数学描述和结构神经元遵循“全或无”原则证明了只要足够的简单神经元，在相互连接并同步运行的情况下，可以模拟任何计算函数开创工作被认为是人工神经网... 目录 M-P模型 Hebb学习规则 Rosenblatt感知器 Minsky的打击 复兴时期！ 深度学习的突破 M-P模型 1943年神经元解剖学家McCulloch和数学天才Pitts发表文章提出神经元的数学描述和结构神经元遵循“全或无”原则证明了只要足够的简单神经元，在相互连接并同步运行的情况下，可以模拟任何计算函数开创工作被认为是人工神经网...
- 目录 神经网络基础： 神经网络进阶： 深度学习网络： 神经网络应用： 深度学习落地实现： 神经网络基础： 单层感知器线性神经网络BP 神经网络Hopfields神经网络径向基神经网络PCA和SVM 神经网络进阶： 自编码器稀疏自编码器玻尔兹曼机受限玻尔兹曼机递归神经 网络自组织竞争神经网络 深度学习网络： 深度置信网络卷积神经网络 深度残差网络 神经网络... 目录 神经网络基础： 神经网络进阶： 深度学习网络： 神经网络应用： 深度学习落地实现： 神经网络基础： 单层感知器线性神经网络BP 神经网络Hopfields神经网络径向基神经网络PCA和SVM 神经网络进阶： 自编码器稀疏自编码器玻尔兹曼机受限玻尔兹曼机递归神经 网络自组织竞争神经网络 深度学习网络： 深度置信网络卷积神经网络 深度残差网络 神经网络...
- 比如有5组数据，让你去做简单线性回归。 python代码实现上述过程 import numpy as np def fitSLR(x,y): n = len(x) dinominator = 0 numerator = 0 for i in range(0, n): numerator += (x[i] - np.mean(x))*(y[i] - np.mea... 比如有5组数据，让你去做简单线性回归。 python代码实现上述过程 import numpy as np def fitSLR(x,y): n = len(x) dinominator = 0 numerator = 0 for i in range(0, n): numerator += (x[i] - np.mean(x))*(y[i] - np.mea...
- 1 基本概念 Cover和Hart在1968年提出了最初的临近算法 分类算法classfication 输入基于实例的学习instance-based learning ,懒惰学习lazy learning 2 例子： 对最后一个未知电影类型进行归类 对上图实例进行转化为特征向... 1 基本概念 Cover和Hart在1968年提出了最初的临近算法 分类算法classfication 输入基于实例的学习instance-based learning ,懒惰学习lazy learning 2 例子： 对最后一个未知电影类型进行归类 对上图实例进行转化为特征向...
- 这是学习唐杰老师的总结。 图灵奖得主Yoshua Bengio在NeuIPS 2019带来一场题为《From System 1 Deep Learning To System 2 Deep Learing》的报告，提到了几个非常有意思的观点。 本文为大家带来Yoshua Bengio的报告详解。 报告地址： https://nips.cc/Conferences/2... 这是学习唐杰老师的总结。 图灵奖得主Yoshua Bengio在NeuIPS 2019带来一场题为《From System 1 Deep Learning To System 2 Deep Learing》的报告，提到了几个非常有意思的观点。 本文为大家带来Yoshua Bengio的报告详解。 报告地址： https://nips.cc/Conferences/2...
- 1 概率 条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。若只有两个事件A，B，那么， 对于如下图所示的图形，线性回归以已经没办法很好的解决问题 2 Logistic Regression(逻辑回归)基本... 1 概率 条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。若只有两个事件A，B，那么， 对于如下图所示的图形，线性回归以已经没办法很好的解决问题 2 Logistic Regression(逻辑回归)基本...
- 目录 1. 有哪些文本表示模型？ 1.1 词袋模型 1.1.1 TF-IDF权重计算 公式： 1.2 主题模型 1.3 词嵌入与深度学习模型 为什么深度学习有用？ 1. 有哪些文本表示模型？ 词袋模型（Bag of Words）TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）主题模型（Topic Mo... 目录 1. 有哪些文本表示模型？ 1.1 词袋模型 1.1.1 TF-IDF权重计算 公式： 1.2 主题模型 1.3 词嵌入与深度学习模型 为什么深度学习有用？ 1. 有哪些文本表示模型？ 词袋模型（Bag of Words）TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）主题模型（Topic Mo...
- 本文是机器学习笔记系列 参考链接：https://vas3k.com/blog/machine_learning/ 机器学习这个主题已经很普遍了，每个人都在谈论它，但很少有人能够透彻地了解它。当前网络上的一些机器学习文章晦涩难懂，理论性太强，或者通篇云里雾里地介绍人工智能、数据科学的魔力以及未来的工作等。 所以呢，本文作者 vas3k 通过简洁的语言和清晰明了... 本文是机器学习笔记系列 参考链接：https://vas3k.com/blog/machine_learning/ 机器学习这个主题已经很普遍了，每个人都在谈论它，但很少有人能够透彻地了解它。当前网络上的一些机器学习文章晦涩难懂，理论性太强，或者通篇云里雾里地介绍人工智能、数据科学的魔力以及未来的工作等。 所以呢，本文作者 vas3k 通过简洁的语言和清晰明了...
- 1 SVM的优点 训练好的模型算法复杂度是由支持向量的个数决定，而不是数据维度决定，所以SVM不太容易过拟合。 SVM训练出来的模型完全依赖于支持向量，即使训练集里面所有非支持点都去除，重复训练过程，结果模型完全一样 一个SVM如果训练得到的支持向量个数少，则模型更容易泛化（比如各有1个点，... 1 SVM的优点 训练好的模型算法复杂度是由支持向量的个数决定，而不是数据维度决定，所以SVM不太容易过拟合。 SVM训练出来的模型完全依赖于支持向量，即使训练集里面所有非支持点都去除，重复训练过程，结果模型完全一样 一个SVM如果训练得到的支持向量个数少，则模型更容易泛化（比如各有1个点，...
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