崔庆才的专栏

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崔庆才

强化学习之蒙特卡洛方法介绍

在强化学习问题中,我们可以用马尔可夫决策过程(MDP)和相关算法找出最优行动值函数 q∗(s,a)和v∗(s),它通过策略迭代和值迭代找出最佳策略。

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为什么数据科学家都喜欢高斯分布

对深度学习和机器学习工程师而言,在世界上所有的概率模型中,高斯分布(Gaussian distribution)模型最为引人注目。即使你从来没有进行过AI项目,...

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IBM研究院提出Graph2Seq,基于注意力机制的图到序列学习

Seq2Seq(序列到序列)及其变体在机器翻译、自然语言生成、语音识别、新药发现之类的领域表现非常出色。大多数Seq2Seq模型都属于编码器-解码器家族,其中编...

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GANs的首次落地应用:为患者制作最合适的假牙

近几年,计算机视觉发展得非常迅速,许多重要技术,例如目标物体识别、检测、语义分割等,都已经相当成熟。在这篇论文中,我们提出了另一种令人激动的成果——用生成对抗网...

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世界杯来了!谁能夺冠?让我们用数据说话

2018年,火热的世界杯即将拉开序幕。在比赛开始之前,我们不妨用 Python 来对参赛队伍的实力情况进行分析,并大胆的预测下本届世界杯的夺冠热门球队。

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「目标检测算法」连连看:从 Faster R-CNN 、 R-FCN 到 FPN

在这个系列中,我们将对目标检测算法进行全面探讨。 第1部分,我们介绍常见的基于区域的目标检测器,包括Fast R-CNN,Faster R-CNN,R-FCN和...

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12种用于Python数据分析的Pandas技巧

本文将介绍12种用于数据分析的Pandas技巧,为了更好地描述它们的效果,这里我们用一个数据集辅助进行操作。

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BGAN:支持离散值、提升训练稳定性的新GAN训练方法

首先,让我们温习一下GAN(对抗生成网络)的概念。简单来说,GAN是要生成“以假乱真”的样本。这个“以假乱真”,用形式化的语言来说,就是假定我们有一个模型G(生...

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基于Numpy实现神经网络:合成梯度

TLDR 本文将通过从头实现DeepMind的Decoupled Neural Interfaces Using Synthetic Gradients论文中的...

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计算图演算:反向传播

除了深度学习,反向传播算法在许多其他领域也是一个强大的计算工具,从天气预报到分析数值稳定性——区别只在于名称差异。事实上,这种算法在几十个不同的领域都有成熟应用...

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Python3.6中那些很酷的特性

离 python2 退休还有 702 天,Python3.7 也将在 6 月份发布正式版,你还记得 3.6 有哪些酷炫的特性吗?来回顾一下。

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英特尔实验室推出半参数图像合成方法,AI造图“以假乱真”

在古罗马作家普林尼的作品《自然史》中记述了这样一则故事:“公元前五世纪,古希腊画家宙克西斯(Zeuxis)以日常绘画和对光影的利用而闻名。他画了一个小男孩举起葡...

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崔庆才

新工具lobe也许能满足你对深度学习的所有幻想,重要的是不用写代码

Lobe由一家位于美国旧金山的创业公司打造,其发明者认为,建立深度学习模型是一个非常缓慢且复杂的过程,其中最难的地方是找到一个起点,可供学习的语言有很多,甚至当...

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基于Keras进行迁移学习

机器学习中的迁移学习问题,关注如何保存解决一个问题时获得的知识,并将其应用于另一个相关的不同问题。

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崔庆才

2018年十大深度学习热门论文整理出炉了!值得一看!

在这份论文清单中,超过75%的文章涉及深度学习和神经网络,其中卷积神经网络(CNN)的比重格外出众,而计算机视觉论文的占比也有50%。在前人优秀论文的指引下,随...

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崔庆才

谷歌、微软等大企业AI面试题来袭,看看你会多少?

编者按:此前,论智发表了一篇面试了10家公司,这是我能记住的所有问题的文章,在各平台受到了广泛关注。在评论区,许多读者都表达了自己的惊讶之情,认为这些国外(印度...

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崔庆才

ICLR 2018最佳论文AMSGrad能够取代Adam吗

在ICLR 2018最佳论文On the Convergence of Adam and Beyond(关于Adam的收敛性及其他)中,Google的Reddi...

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崔庆才

如何改进梯度下降算法

基于梯度下降训练神经网络时,我们将冒网络落入局部极小值的风险,网络在误差平面上停止的位置并非整个平面的最低点。这是因为误差平面不是内凸的,平面可能包含众多不同于...

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崔庆才

Heartrate:如追综心跳般实时动态可视化监测 Python 程序运行

项目地址:https://github.com/alexmojaki/heartrate

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崔庆才

如何通过测试提升 Python 代码的健壮性

既不是不写,也不是狂写一气。看到这里你可能有些疑惑?写测试还加快速度?Are you kidding?

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