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文章/答案/技术大牛

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梦里茶室

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读论文系列：Object Detection ICCV2015 Fast RCNN

机器学习神经网络深度学习人工智能

Fast RCNN是对RCNN的性能优化版本，在VGG16上，Fast R-CNN训练速度是RCNN的9倍, 测试速度是RCNN213倍；训练速度是SPP-net的3倍，测试速度是SPP-net的3倍，并且达到了更高的准确率，本文为您解读Fast RCNN。 Overview Fast rcnn直接从单张图的feature map中提取RoI对应的feature map，用卷积神经网络做分类，做bounding box regressor，不需要额外磁盘空间，避免重复计算，速度更快，准确率也更高。 Rela

2018-03-30

7470

TensorFlow深度学习笔记文本与序列的深度模型

机器学习人工智能深度学习 tensorflow

Deep Models for Text and Sequence Rare Event 与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rare event）往往是最重要的，而最常见的东西往往是最不重要的。语法多义性一个东西可能有多个名字，对这种related文本能够做参数共享是最好的需要识别单词，还要识别其关系，就需要过量label数据无监督学习不用label进行训练，训练文本是非常多的，关键是要找到训练的内容遵循这样一个思想：相似的词汇出现在相似的场景中不需要知道一个词真实的含义，词的含义

2018-01-15

7650

Google机器学习教程心得（一）

机器学习人工智能

本文介绍了Google机器学习教程，包括监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习等方面。文章还介绍了如何搭建环境、使用scikit-learn库进行Python上的机器学习，并给出一个简单的分类器训练与预测的例子。

2017-12-29

6680

Google机器学习教程心得（二）决策树与可视化

人工智能机器学习

本文介绍了如何使用决策树和可视化工具来分析和解释数据。首先介绍了决策树的基本概念和作用，然后介绍了一种可视化决策树的方法。最后通过Iris数据集演示了如何使用决策树和可视化工具进行数据分析和预测。

2017-12-29

9760

Google机器学习教程心得（三）好的feature

机器学习人工智能

摘要总结：本文介绍了什么是好的特征以及特征在机器学习中的重要性。好的特征能够简洁、独立、直接地说明问题，并具有较好的区分度。同时，文章还强调，在构建机器学习模型时，不仅要关注特征的数据分布，还要关注特征之间的独立性以及特征与结果之间的直接关系。

2017-12-29

8610

读论文系列：Deep transfer learning person re-identification

本文主要研究了深度迁移学习在人脸识别上的应用，通过对比不同的数据增强方法和不同的训练策略，以及分析在Market-1501和CUHK01数据集上的实验结果，总结了目前深度迁移学习在人脸识别上的进展和挑战。同时，本文还探讨了无监督学习和有监督学习的迁移学习在人脸识别上的应用，并提出了改进模型鲁棒性的方法。

2017-12-29

1K0

Google机器学习笔记（七）TF.Learn 手写文字识别

机器学习人工智能

本文介绍了如何使用TensorFlow和MNIST数据集进行手写数字识别（MNIST分类），通过创建一个线性模型来训练和测试数据集。首先，我们下载了MNIST数据集，并将其转换为适用于模型训练的格式。然后，我们使用TensorFlow创建了线性分类器，并使用训练数据集对其进行训练。最后，我们使用测试数据集对模型进行评估，并得到了91.4%的准确率。通过可视化权重，我们可以更深入地了解分类器的工作原理。

2017-12-29

1.6K0

深度学习机器学习神经网络人工智能

早上的论坛可以在爱奇艺下载视频下午的分论坛是多个同时进行的，我也只去了一部分，这里先按时间顺序写自己的一些收获，之后会从另外的角度做一个总结。如果觉得我的整理对你有帮助，欢迎sta

2017-12-29

1.4K0

TensorFlow深度学习笔记 Tensorboard入门

本文主要介绍了TensorBoard的基本用法、可视化技巧、如何记录训练过程中的各种指标以及自定义训练过程的图形绘制。通过使用TensorBoard，开发者可以更方便地理解训练过程中的模型表现，从而更好地优化模型。

2017-12-29

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