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【图解机器学习】人人都能懂的算法原理
强化学习
监督学习
无监督学习
编程算法
机器学习这个主题已经很普遍了，每个人都在谈论它，但很少有人能够透彻地了解它。当前网络上的一些机器学习文章晦涩难懂，理论性太强，或者通篇云里雾里地介绍人工智能、数据科学的魔力以及未来的工作等。
昱良
2020-04-14
532
0
深度概览卷积神经网络全景图，没有比这更全的了
卷积神经网络
神经网络
深度学习
监督学习
无监督学习
深度卷积神经网络是这一波 AI 浪潮背后的大功臣。虽然很多人可能都已经听说过这个名词，但是对于这个领域的相关从业者或者科研学者来说，浅显的了解并不足够。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了一篇《我们该如何理解卷积神经网络？》的论文：
昱良
2019-07-04
466
0
使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位，这是什么神操作？
python
无监督学习
人工智能
作者想用深度学习来解决一个小麻烦，于是用 Python 和 Mask R-CNN 设计了一个模型。该模型可以自动检测停车位并在发现可用车位后向他发送短信。这是什么神仙（sao）操作？
昱良
2019-03-07
1.6K
0
深度学习角度 | 图像识别将何去何从？
深度学习
图像识别
go
无监督学习
搜索引擎
本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型，包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处，并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过，作者的创新之处在于透过这些经典的模型，讨论未来图像识别的新方向，并提出图像识别无监督学习的趋势，并引出生成对抗网络，以及讨论了加速网络训练的新挑战。文章梳理了用于图像识别的深度学习方法的脉络，并对将来的挑战和方法做了分析，非常值得一读！专知内容组编辑整理。
昱良
2018-10-23
1.8K
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