- 目录 摘要 导入项目使用的库 设置全局参数 图像预处理 读取数据 设置模型 设置训练和验证 验证 完整代码： 摘要 ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSV... 目录 摘要 导入项目使用的库 设置全局参数 图像预处理 读取数据 设置模型 设置训练和验证 验证 完整代码： 摘要 ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSV...
- 目录 摘要 导入项目使用的库 设置全局参数 图像预处理 读取数据 设置模型 设置训练和验证 测试 完整代码 摘要 我在前面的文章已经写了很多模型的实战，这是实战的最后一篇了。我没有加入可视化，也没有对代码做过多的装饰，只希望用最简单的方式让大家知道分类模型是怎样实现的。... 目录 摘要 导入项目使用的库 设置全局参数 图像预处理 读取数据 设置模型 设置训练和验证 测试 完整代码 摘要 我在前面的文章已经写了很多模型的实战，这是实战的最后一篇了。我没有加入可视化，也没有对代码做过多的装饰，只希望用最简单的方式让大家知道分类模型是怎样实现的。...
- 1.1 KNN概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断你的类型。 本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。 1.2 算法图示 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据多数类来决... 1.1 KNN概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断你的类型。 本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。 1.2 算法图示 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据多数类来决...
- 文章来源于3D视觉开发者社区 ，作者王浩 1、简介 目前，目标检测领域中主流的两大类方法。 第一大类是 从非Deep时代就被广泛应用的dense detector ，例如DPM，YOLO，Retin... 文章来源于3D视觉开发者社区 ，作者王浩 1、简介 目前，目标检测领域中主流的两大类方法。 第一大类是 从非Deep时代就被广泛应用的dense detector ，例如DPM，YOLO，Retin...
- 赛题：全球人工智能技术创新大赛赛道一: 医学影像报告异常检测 赛题背景 影像科医生在工作时会观察医学影像（如CT、核磁共振影像），并对其作出描述，这些描述中包含了大量医学信息，对医疗AI具有重要意义。本任务需要参赛队伍根据医生对CT的影像描述文本数据，判断身体若干目标区域是否有异常以及异常的类型。初赛阶段仅需判断各区域是否有异常，复... 赛题：全球人工智能技术创新大赛赛道一: 医学影像报告异常检测 赛题背景 影像科医生在工作时会观察医学影像（如CT、核磁共振影像），并对其作出描述，这些描述中包含了大量医学信息，对医疗AI具有重要意义。本任务需要参赛队伍根据医生对CT的影像描述文本数据，判断身体若干目标区域是否有异常以及异常的类型。初赛阶段仅需判断各区域是否有异常，复...
- 摘要 在头条上有很多人做股市的分析，分析每天大盘的涨跌，我观察了几位，预测的都不理想，我一直想着用AI去预测大盘的涨跌。股市数据是个时间序列数据，用RNN再合适不过了，今天我用GRU手把手教大家实现这一... 摘要 在头条上有很多人做股市的分析，分析每天大盘的涨跌，我观察了几位，预测的都不理想，我一直想着用AI去预测大盘的涨跌。股市数据是个时间序列数据，用RNN再合适不过了，今天我用GRU手把手教大家实现这一...
- 一直使用fate上传数据，但是不知道数据存放的位置，今天找到了，做个记录： 路径是：/data/projects/fate/eggroll/data/LMDB，这里面包含了上传的数据和训练时输出的数据。点... 一直使用fate上传数据，但是不知道数据存放的位置，今天找到了，做个记录： 路径是：/data/projects/fate/eggroll/data/LMDB，这里面包含了上传的数据和训练时输出的数据。点...
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- 深度学习和 Python 开始 摘要 使用 Keras 训练您的第一个简单神经网络不需要很多代码，但我们将开始缓慢，一步一步地进行，确保您了解如何在自己的自定义数据集中培训网络的过程。 我们今天将涵... 深度学习和 Python 开始 摘要 使用 Keras 训练您的第一个简单神经网络不需要很多代码，但我们将开始缓慢，一步一步地进行，确保您了解如何在自己的自定义数据集中培训网络的过程。 我们今天将涵...
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- 理一理基础优化理论，解释一下深度学习中的一阶梯度下降遇到的病态曲率（pathological curvature）问题。当海森矩阵condition number很大时，一阶梯度下降收敛很慢，无论是对鞍点还是局部极值点而言都不是个好事。 鞍点 $f'(x)=0$时函数不一定抵达局部最优解，还可能是鞍点（见上图），此时还必须根据二... 理一理基础优化理论，解释一下深度学习中的一阶梯度下降遇到的病态曲率（pathological curvature）问题。当海森矩阵condition number很大时，一阶梯度下降收敛很慢，无论是对鞍点还是局部极值点而言都不是个好事。 鞍点 $f'(x)=0$时函数不一定抵达局部最优解，还可能是鞍点（见上图），此时还必须根据二...
- 虽然Transformer在CV任务上有非常强的学习建模能力，但是由于缺少了像CNN那样的归纳偏置，所以相比于CNN，Transformer的泛化能力就比较差。因此，如果只有Transformer进行全局... 虽然Transformer在CV任务上有非常强的学习建模能力，但是由于缺少了像CNN那样的归纳偏置，所以相比于CNN，Transformer的泛化能力就比较差。因此，如果只有Transformer进行全局...
- 1、简介 最近使用Bert实现了文本分类，模型使用的是bert的base版本。本文记录一下实现过程。 数据集：cnews，包含三个文件，分别是cnews.train.txt、cnews.test.tx... 1、简介 最近使用Bert实现了文本分类，模型使用的是bert的base版本。本文记录一下实现过程。 数据集：cnews，包含三个文件，分别是cnews.train.txt、cnews.test.tx...
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