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RSS订阅原创 Tensorflow十个实践项目--手写数字识别
可能很多萌新还是期待有一些详细的入门的小项目的教程，因此此次我们来介绍一个机器学习中最基本的项目，手写数字识别。首先明确一下我们要做什么，听名字就知道，我们是要根据手写数字的图片，推断出所要表达的数字。那么我们期待数字是什么样子的格式？图片的话，自然而然就是一个 n*width*height*channels 的矩阵。标签可以是0,1,2等等一直到9。这些都没有任何问题。但是其实应对这种分类问题，...
2018-06-23 13:01:44
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转载 李飞飞等提出新的迭代视觉推理框架，在ADE上实现8.4 %的绝对提升
【AI科技大本营导读】近日，李飞飞等提出了一种新的迭代视觉推理框架。该框架超越了目前缺乏推理能力的识别系统。该框架包括两个核心模块：一个局部模块，用空间记忆来存储之前并行更新的认知；一个全局的图推理模块。相比普通的卷积网络（ ConvNets ），新的模型性能表现更优越，各类的平均精度在 ADE 上有 8.4% 的绝对提升，在 COCO 上实现了 3.7 % 的绝对提升。分析还表明，该推理框架对当...
2018-04-02 10:17:31
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原创 Pytorch 系列教程之一 使用Pytorch拟合多项式（多项式回归）
使用Pytorch来编写神经网络具有很多优势，比起Tensorflow，我认为Pytorch更加简单，结构更加清晰。希望通过实战几个Pytorch的例子，让大家熟悉Pytorch的使用方法，包括数据集创建，各种网络层结构的定义，以及前向传播与权重更新方式。比如这里给出 很显然，这里我们只需要假定 ...
2018-03-30 22:04:49
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原创 基于Caffe利用CNN实现根据胸部X光片诊断疾病
希望通过这个小例子能够让更多的人熟悉Caffe的基本使用方法。其实如果是通过编写 train.prototxt 来完成一个神经网络框架的编写，是比较容易的，因为层和层之间的结构以及参数规定是写的非常清楚的。本文将不会讲解CNN的任何细节，所有解释仅与程序相关。此处我们将采用Alexnet这个CNN网络，数据来自于Kaggle。1.第一步首先是准备数据，此处我们使用Kaggle上提供的带标注的胸部X...
2018-03-23 20:38:47
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原创 关于Network embedding的一些笔记(内含数据集）
首先这也是我进入一个全新领域的第一步，本文有描述不准确的地方还望指正。Network embedding也就是将Graph中的node投影到低维度的向量空间中，再进行后续处理的计算。A Survey on Network Embedding 这篇论文对各种方法的优点和缺点都进行了详细的叙述。很多复杂的系统都是采用网络的形式，比如社交网络，生物网络，和信息网络。通常这些网络都很复杂，不容易处理，计算...
2018-03-15 17:52:02
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转载 反欺诈中所用到的机器学习模型有哪些？
作者 | 微调（知乎ID微调，普华永道高级数据科学家）反欺诈方向的实际应用很多，我有做过保险业反欺诈和零售快消业的欺诈检测，抛砖引玉的谈谈反欺诈项目的"道"和"术"。具体的学习方法可以参考我最近的文章：机器学习门下，有哪些在工业界应用较多，前景较好的小方向？(https://www.zhihu.com/question/57072166/answer/280824223)该回答的第一部分(1)...
2018-03-12 19:53:05
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原创 ubuntu16.04 搭建anaconda2+caffe+opencv3.2.0
测试机器显卡型号为 GTX1060Cuda+cudnn配置基本都一样，在此不予赘述。先来安装Anaconda2, 首先下载离线安装包，为方便操作可将其放在/home下。完成以后右键.sh文件在属性中设置“允许作为程序执行文件”，打开命令行，输入：bash Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh需要输入yes/no的时候就输入yes，其他键入回车，f阅读许可。完成后打开命令行...
2018-03-11 13:06:54
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空空如也
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