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机器学习实践二三事

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SVM分类---识别舰船和飞机

机器学习神经网络深度学习人工智能

SVM网上已经有说的非常好的，有浅显易懂的也有从最基础的公式上一步步推导的，参考大神July的这篇关于SVM的博客，希望深入了解的可以看看这篇讲的非常好。

2019-05-26

8690

机器学习神经网络深度学习人工智能

Google Research的Inception模型和Microsoft Research的Residual Net模型两大图像识别杀器结合效果如何？在这篇2月23日公布在arxiv上的文章“Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning”给出了实验上的结论。

2019-05-26

8230

TF-Slim ImageNet数据集制作

python 机器学习神经网络深度学习人工智能

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/80242998

2019-05-26

1.7K0

WHEN NOT TO USE DEEP LEARNING

神经网络机器学习人工智能深度学习

转载自: http://hyperparameter.space/blog/when-not-to-use-deep-learning/

2019-05-26

5310

Tensorflow实现word2vec

机器学习人工智能 tensorflow

摘要总结：本文研究了如何通过使用技术社区中的内容编辑人员来提高内容质量，并总结了相关的方法和实践。

2018-01-02

1.3K0

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)

机器学习人工智能大数据

本文介绍了GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）算法的原理、实现和应用。主要包括了梯度提升决策树的基本思想、实现方法、优化策略和实际应用案例。

2018-01-02

3.1K0

NLP常用数据集

人工智能机器学习 NLP 服务

本文主要介绍了自然语言处理（NLP）中的常用数据集，包括文本分类、语言建模、图像描述、机器翻译、问答系统、语音识别和文档摘要等任务。文章还提供了许多用于练习和评估的数据集，以便读者可以更好地了解这些任务和应用场景。同时，还介绍了一些可以用于获取这些数据集的资源和途径。

2018-01-02

1.1K0

Machine Learning基础入门

机器学习人工智能深度学习

本文介绍了机器学习的基础知识，包括发展历史、分类、使用场景、几个常见的模型以及预处理等。

2018-01-02

6500

使用Faster-Rcnn进行目标检测

机器学习神经网络深度学习人工智能图像识别

本文介绍了一种用于目标检测的Faster R-CNN网络及其训练方法。该网络由Region Proposal Network（RPN）和Fast R-CNN两部分组成，旨在提高目标检测的速度和准确性。RPN用于生成候选区域，而Fast R-CNN则用于分类和边界框回归。通过交替训练和联合训练，该网络能够快速准确地检测出图像中的目标。

2018-01-02

1.1K0

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

人工智能机器学习图像处理

本文介绍了Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation（FCN），是一种用于语义分割的全卷积网络。FCN的主要思想是将传统的卷积神经网络（CNN）结构修改为全卷积网络（FCN），从而在进行像素级别的语义分割任务时能够直接对输入的任意尺寸图像进行处理。FCN通过将输入图像映射到多个特征图上来提取图像的特征，并通过反卷积操作来将特征图扩展到与原始图像相同的大小。这种方法能够有效地利用图像中的上下文信息，并且可以处理任意大小的图像。实验结果表明，FCN在语义分割任务上表现良好，相比其他传统的方法有更好的性能。

2018-01-02

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