机器学习算法与Python学习

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神经网络

昱良

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AI电影修复技术,带回《乱世佳人》高清版斯嘉丽

利用卷积神经网络和最先进的图像识别技术,经典老电影将有可能重现光彩。神经网络可以优化图像质量,减少电影噪声,并为老化图像上色。

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【GANs】将普通图片转换为梵高大作

最近,多项研究采用了生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, 简称GANs)这一技术来生成分辨率为1024x1024的高清...

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人脸照片秒变艺术肖像画:清华大学提出APDrawingGAN CVPR 2019 oral paper

该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议,2019共收到投稿5160篇,录取1300篇,其中o...

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做目标检测,这一篇就够了!2019最全目标检测指南

计算机视觉是一门研究如何对数字图像或视频进行高层语义理解的交叉学科,它赋予机器“看”的智能,需要实现人的大脑中(主要是视觉皮层区)的视觉能力。

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【ML小白】10 个机器学习 Q&A,面试必知!

本文整理了一些最常见的机器学习面试问题及其相应的回答。机器学习有志者以及经验丰富的ML专业人员可以在面试前以此巩固其基础知识。

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【科普】精选 7 个生活中的机器学习案例,AI无处不在!

今天我们就来看看,在日常生活中有哪些最常见的机器学习用例(有时我们甚至没有意识到这些例子涉及机器学习)。本文涵盖了以下常见的机器学习用例:

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通吃BERT、GPT-2,用TF 2.0实现谷歌破世界纪录的机器翻译模型Transformer

Transformer是谷歌在2017年提出的一个革新性的NLP框架,相信大家对那篇经典论文吸睛的标题仍印象深刻:Attention Is All You Ne...

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Kaggle竞赛神器—Facets:快速评估数据集质量,把控数据分析核心环节

在机器学习任务中,数据集的质量优劣对数据分析的结果影响非常大,所谓Garbage in, garbage out,数据决定模型的上限,因此数据质量成为数据分析流...

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Python的常用包有哪些,分别有什么作用?

1、Numpy是最为流行的机器学习和数据科学包,Numpy包支持在多维数据上的数学运算,提供数据结构以及相应高效的处理函数,很多更高级的扩展库(包括Scipy、...

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Github 5 个机器学习项目

https://github.com/ageitgey/face_recognition

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机器学习分类算法

可是,你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法,以及他们的特征、优缺点吗?比如说,你可以快速地回答下面的问题么:

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《李宏毅机器学习完整笔记》发布,Datawhale开源项目LeeML-Notes

【导读】关于机器学习的学习资料从经典书籍、免费公开课到开源项目应有尽有,可谓是太丰富啦,给学习者提供了极大的便利。但网上比比皆是的学习资料大部分都是英文材料,这...

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用GAN来生成视频,结果很诡异!

近日,来自 DeepMind 的研究者则尝试在视频建模领域实现逼真的效果,他们认为除了图像生成,GAN 在视频生成上也是没啥问题的。类似 BigGAN 的思路,...

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PaddleHub :十行代码完成迁移学习

飞桨(PaddlePaddle)核心框架Paddle Fluid v1.5已经发布,而作为其关键工具,用来迁移学习的PaddleHub也进行了全面更新,正式发布...

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【图神经网络】整理了数百篇顶会论文!!

这份资源名为Literature of Deep Learning for Graphs(图深度学习文献),顾名思义里面整理了大量图深度学习论文,大多数都被顶会...

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关于防止过拟合,整理了 8 条迭代方向!

以MNIST数据集为例,shuffle出1000个sample作为train set,采用交叉熵损失和mini-batch随机梯度下降,迭代400epoch,将...

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GANs 之父 Ian Goodfellow 离职谷歌加盟苹果

生成对抗网络之父、前谷歌大脑著名科学家 Ian Goodfellow 正式宣布加盟苹果,他将在苹果公司领导一个「机器学习特殊项目组」。

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寒冬!100万$图灵奖颁给熬过寒冬的深度学习三巨头

据官方公告介绍,因三位巨头(Hinton、Bengio、LeCun)在深度神经网络概念和工程上的突破,使得 DNN 成为计算的一个重要构成,从而成为 2018 ...

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12000+star的GANSynth,音乐与AI的完美结合

简介:GANSynth是一种利用生成对抗网络合成音频的算法,它比NSynth数据集上的标准WaveNet基线能获得更好的音频质量,并且合成音频的速度快数千倍。

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论文推荐 | 生成对抗网络GAN论文TOP 10

我建议你以 DCGAN 这篇论文来开启你的 GAN 之旅。这篇论文展示了卷积层如何与GAN 一起使用,并为此提供了一系列架构指南。这篇论文还讨论了 GAN 特征...

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