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FasterRCNN代码解读

python 机器学习神经网络深度学习人工智能

之前的文章简要介绍了Faster-RCNN等物体检测的算法，本文将从代码角度详细分析介绍Faster-RCNN的实现。本文使用的代码参考了chenyuntc的实现，代码的位置看这里。需要注意的是，本文使用的框架是Pytorch。

2019-05-26

2.3K0

ML基石_1_LearningProblem

机器学习神经网络深度学习人工智能

该课程主要包括以下四个部分 1. When can machine learn 2. Why can machine learn 3. How can machine learn 4. How can machine learn better

2019-05-26

2950

基于RNN的语言模型与机器翻译NMT

机器学习人工智能

根据给定的文章内容，撰写摘要总结。

2018-01-03

1.8K0

信息论中的各种熵

存储人工智能

摘要总结：本文介绍了信息论中的熵、条件熵、联合熵、交叉熵等概念，以及它们在机器学习、深度学习、信息论等领域的应用。作者通过详细举例，阐述了这些概念在逻辑回归、最大熵模型、贝叶斯推断等方面的应用。同时，作者还介绍了交叉熵在逻辑回归中的计算方式，以及交叉熵与逻辑回归的关系。

2018-01-02

1.3K0

局部放电的特征选择

机器学习人工智能大数据

本文介绍了自然语言处理技术在内容创作、社交媒体和智能问答系统方面的应用。

2018-01-02

1K0

ML基石_14_Regularization

知识脉络模型太复杂容易造成过拟合，因此让模型从复杂的慢慢的变简单。 step back matrix form lagrange multiplier augmented error other v

2018-01-02

4930

曲线拟合的几种解释

曲线拟合是一个经典的问题，将其数学化后是：已知训练数据x\bf{x}和对应的目标值t\bf{t}。通过构建参数为w\bf{w}的模型，当新的xx出现，对应的tt是多少。本文将从误差和概率的角度探讨如

2018-01-02

1.4K0

Spark入门_1_RddTransAction

spark 人工智能

本文介绍了Spark编程模型的基本概念，包括RDD、DataFrame和DataSet等，并讲解了Spark编程模型在不同编程语言下的使用方式。同时，本文还提供了Spark编程模型的代码示例，以帮助读者更好地理解Spark编程模型的原理和实现方式。

2018-01-02

8720

无监督学习之RBM和AutoEncoder

人工智能机器学习图像处理图像识别

本文介绍了自编码器（Autoencoder）的基本概念、应用场景和实现方法。自编码器是一种无监督学习算法，用于学习数据的表征。它包括编码器和解码器两部分，其中编码器将输入数据压缩成低维表示，解码器将低维表示还原为原始输入。自编码器常用于降维、特征提取、生成模型等场景。实现自编码器的方法包括深度学习、统计学习等。

2018-01-02

1.6K0

MMD_2b_NearestNeighborLearning

机器学习神经网络深度学习人工智能

本文介绍了大型机器学习的方法，重点关注 k-nearest neighbor(instance based learning)、支持向量机、决策树等模型的训练和参数寻找方法。文章还讨论了如何通过 LSH（local sensitive hashing）缩减问题的规模，使得训练大型模型的时间变为 constant。

2018-01-02

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