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红色石头的机器学习之路

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机器学习100天（二十）：020 分类模型评价指标-PR曲线

机器学习神经网络深度学习人工智能

上一节我们已经了解了混淆矩阵的概念，并掌握了精确率、召回率的计算公式，在这里。现在我们来学习 PR 曲线的概念。

2022-12-31

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手撕 CNN 经典网络之 VGGNet（PyTorch实战篇）

机器学习神经网络深度学习人工智能 pytorch

详细介绍了 VGGNet 的网络结构，今天我们将使用 PyTorch 来复现VGGNet网络，并用VGGNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。

2022-04-14

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手撕 CNN 之 AlexNet（PyTorch 实战篇）

机器学习神经网络深度学习人工智能腾讯云测试服务

详细介绍了 AlexNet 的网络结构，今天我们将使用 PyTorch 来复现AlexNet网络，并用AlexNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。

2022-04-14

1.7K0

手撕 CNN 经典网络之 AlexNet（理论篇）

神经网络机器学习深度学习人工智能

第一个典型的CNN是LeNet5网络，而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中，AlexNet 横空出世，直接将错误率降低了近 10 个百分点，这是之前所有机器学习模型无法做到的。

2022-04-14

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你所不知道的 Transformer！

机器学习神经网络深度学习人工智能 https

可以看出，在计算X2加进去吐出来的值的时候必须要先把X1得出的参数值与X2放在一起才行。换句话说，RNN的计算是必须一个接一个，并不存在并行运算。如果不能并行运算，那么时间和计算成本均会增加。

2022-01-20

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一步一步教你如何将 yolov3/yolov4 转为 caffe 模型

神经网络深度学习人工智能图像识别容器镜像服务

实际工作中，目标检测 yolov3 或者 yolov4 模型移植到 AI 芯片中，经常需要将其先转换为 caffe1.x 模型，大家可能或多或少也有这方面的需求。例如华为海思 NNIE 只支持caffe1.x 模型，所以 yolov3/yolov4 模型要想在海思芯片上部署，转换为 caffe1.x 模型是必须的。

2022-01-20

1.1K0

第01课：深度学习概述

编程算法大数据深度学习神经网络机器学习

机器学习，顾名思义，是机器从数据中总结经验，找出某种规律构建模型，并用它来解决实际问题。而深度学习，是机器学习的一个重要分支和延伸，是包含多隐层的神经网络结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，从而学习到数据本身最关键的特征。

2022-01-20

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从零开始 Mask RCNN 实战：基于 Win10 + Anaconda 的 MaskRCNN 环境搭建

神经网络机器学习人工智能深度学习 anaconda

大名鼎鼎的 Mask RCNN 一举夺得 ICCV2017 Best Paper，名声大造。Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络，实现高效地检测图中的物体，并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码，即有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。

2022-01-20

2.2K0

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 6：关于机器学习的建议

腾讯云测试服务编程算法神经网络机器学习深度学习

当学习的算法时候，考虑的是如何选择参数来使得训练误差最小化。在模型建立的过程中很容易遇到过拟合的问题，那么如何评估模型是否过拟合呢？

2022-01-20

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吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 7：支持向量机 SVM

机器学习神经网络深度学习人工智能

总代价函数通常是对所有的训练样本进行求和，并且每个样本都会为总代价函数增加上式的最后一项（还有个系数1/m，系数忽略掉）

2022-01-20

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吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 12：大规模机器学习和图片文字识别 OCR

文字识别机器学习神经网络深度学习人工智能

在低方差的模型中，增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候，我们需要考虑：大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果，通过绘制学习曲线来进行判断。

2022-01-20

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一个网站拿下机器学习优质资源！搜索效率提高 50%

机器学习神经网络深度学习人工智能 NLP 服务

现在大家平时会遇到很多不错的机器学习资源，但是大多数情况下，资源比较分散，不方便集中管理和查阅。更重要的是往往很难找到一个系统完整的资源导航，形成系统的学习路线，方便搜索。重磅！今天小编在网上“闲逛”的时候发现了一个超级棒的机器学习优质资源分类导航。至少节约大家 50% 的时间。下面详细给大家介绍一下！

2022-01-20

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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（五）

机器学习神经网络深度学习人工智能正则表达式

数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行建模。

2022-01-16

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系列笔记 | 深度学习连载（5）：优化技巧（下）

网络安全腾讯云开发者社区深度学习机器学习神经网络

本节我们一起探讨 Early stopping and Regularization，这两个技巧不是深度学习特有的方法，是机器学习通用的方法。

2022-01-14

1720

系列笔记 | 深度学习连载（4）：优化技巧（上）

深度学习神经网络

我们先从Adaptive Learning Rate 谈起，我Gradient Decent 中我们已经讨论了：

2022-01-14

2090

系列笔记 | 深度学习连载（2）：梯度下降

机器学习深度学习神经网络人工智能

我们定义 θ 改变的方向是movement的方向, 而gradient的方向是等高线的法线方向

2022-01-14

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系列笔记 | 深度学习连载（1）：神经网络

机器学习人工智能深度学习神经网络

自2012年CNN的imagenet 上的突破，以神经网络网络为基础的深度学习开始风靡学界和工业界。我们来看一张图片，关于google 内部深度学习项目的数量。而且应用领域极广，从Android 到药品发现，到youtube。

2022-01-14

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手把手教你在 Ubuntu16.04 安装 GPU 驱动 + CUDA9.0 + cuDNN7

https 网络安全 linux ubuntu 深度学习

如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04，而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡，那么不用来跑深度学习模型就太可惜了！关于这方面的网上教程很多，但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试！

2022-01-12

3.2K0

Ubunt16.04 搭建 GPU 显卡驱动 + CUDA9.0 + cuDNN7 详细教程

深度学习 ubuntu linux

如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04，而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡，那么不用来跑深度学习模型就太可惜了！关于这方面的网上教程很多，但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试！

2022-01-12

6590

重磅！《深度学习 500 问》已更新，GitHub 标星 2.6W（附完整下载）

深度学习机器学习人工智能编程算法神经网络

几个月前，红色石头发文介绍过一份在 GitHub 上非常火爆的项目，名为：DeepLearning-500-questions，中文译名：深度学习 500 问。作者是川大的一名优秀毕业生谈继勇。该项目以深度学习面试问答形式，收集了 500 个问题和答案。内容涉及了常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题。

2022-01-12

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