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机器学习算法与理论

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TKDE|Foresee Urban Sparse Traffic Accidents: A Spatiotemporal Multi-Granularity Perspective

机器学习神经网络深度学习人工智能

本文以交通事故预测为应用背景，提出了一个基于多源时空数据的多步、多粒度稀疏事件预测模型。其中集中归纳总结并缓解了时空稀疏问题、短期状态变化感知与多步预测问题。

微风、掠过

2020-11-26

9490

GCN现有变体不完全汇总（在时空数据挖掘中的应用）

数据结构机器学习神经网络深度学习人工智能

MixHop: Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing

微风、掠过

2020-03-20

1.9K0

【AAAI 2020】RiskOracle: 一种时空细粒度交通事故预测方法

oracle 智能交通机器学习神经网络人工智能

【前言】城市计算领域中，智能交通、智慧出行一直是一备受关注的话题，而交通事故在交通中扮演越来越着重要的角色，据WHO统计，已逐渐成为人类第8大杀手。传统的基础交通动态元素流量、速度预测等不能完全等同于事故预测，因为事故分布更为零星，影响它的因素也更为复杂，包括天气、人为因素、路网显著的动态变化，区域之间的动态关联等，且存在数据量不足的问题。本文提出一种更为短期的交通事故预测框架，提出了多任务差分时变图卷积网络（Multi-task Differential Time-varying Graph convolution Network， Multi-task DTGN），旨在提升交通出行安全，推进数据赋能交通发展，并通过设计一更为专有化的神经网络，推动人工智能社区的进步，为城市计算、时空数据挖掘中的相似问题（如流感预测、犯罪侦测预测等）提供新的思路。

微风、掠过

2020-02-13

1.1K0

Attention机制总结

机器学习神经网络深度学习人工智能

策略梯度的强化学习技术使得训练定位小框位置变得可能，在每次探索中，如果分类模块能正确预测，给与正反馈，强化对这个位置的选择，反之则给负反馈。

微风、掠过

2019-03-04

3K0

【一文读懂】机器学习

看到很多人都有写博客的习惯，现在开始实习了，也把之前写过的东西整理整理，发在这里，有兴趣的同学可以一起交流交流。文笔稚嫩，希望大家宽容以待！机器学习是人工智能（AI，artificial intelligence）发展到一定阶段的必然产物。二十世纪五十年代到七十年代，人工智能为推理期，70年代中期之后，进入到知识期，在五十年代中后期，基于神经网络的“连接主义”（connection）学习开始出现，六七十年代，基于逻辑表示的“符号主义”（symbolism）学习技术蓬勃发展。到八

微风、掠过

2018-04-10

7570

基于大数据的工业感知和网络控制技术综述

大数据物联网机器学习 erp

1工业感知和网络控制随着物联网技术的发展，工业感知技术也不断进行进步，物联网包含感知层、网络层、应用层，所谓工业感知和网络控制，就是在工业生产过程中通过各种传感器对各个工业环节进行监测，获取数据，再通过局域网络将数据传输到应用端进行处理分析，最后对生产环节的优劣进行判断，最后做出决策，将动作施加在这些过程中，形成闭环系统对整个过程进行控制。控制网络（control network）是一个能够监控、传感和控制或能够控制环境为目的的网络节点的集合，这些生产设备终端就是一个具有控制功能的节点。数以万计的控制网

微风、掠过

2018-04-10

9960

《白话深度学习与Tensorflow》学习笔记（4）Deep Residual Networks

深度学习 tensorflow 机器学习神经网络

深度残差网络：主要应用于计算机视觉——图像分类、语义分割（semantic segmentation）、目标检测（object detection），其主要是使用CNN进行改造。何恺明老师有一篇文献《Deep Residual Networks——Deep learning Gets Way Deeper》。普通CNN网络的问题（plain network）：一层的网络数据只能来源于前一层，网络越深，学习到的东西就越多，收敛速度越慢，时间越长，但是由于网络深度加深而产生学习率变低，准确率无法提升（出现了

微风、掠过

2018-04-10

8770

《白话深度学习与Tensorflow》学习笔记（1）

深度学习机器学习编程算法 tensorflow

刚入手一本《白话深度学习与Tensorflow》，哈哈，一直看深度学习很火，其实自己一知半解，都没有对这个领域进行一点系统的学习，现在准备看看这本书，开始入门。毕竟深度学习是大趋势，个个都说是个坑，个个都往里跳。。。趁着有时间，了解了解也无妨。初步感觉这本书比周志华老师的《机器学习》稍微好懂一点，讲实例和大比方居多，当然也有公式支撑。整体还不错，讲了基本神经网络、CNN、RNN、LSTM、HMM、Deep Residual Network（深度残差网络）这些耳熟能详的模型。所以，一边看，一边做做笔记，也

微风、掠过

2018-04-10

9390

《白话深度学习与Tensorflow》学习笔记（5）强化学习(reinforcement learning)

深度学习强化学习机器学习 tensorflow

强化学习(reinforcement learning)本身是一种人工智能在训练中得到策略的训练过程。有这样一种比喻：如果你教一个孩子学古筝，他可以躺着，趴着，坐着，用手弹，用脚弹，很大力气弹等等，如果他正确得到要领给他一颗糖表示奖励，如果不对抽他一下。在过程中让他自己慢慢总结规律。模型核心就是训练他的行为策略。 Action：行为，做出的反应，或者输出。 Reward：反馈和奖励，即对行为之后所产生的结果的评价，如果是好的正向的，就给一个正的奖励，负面的就负的奖励（惩罚），其绝对值衡量了好坏的程度。

微风、掠过

2018-04-10

1.2K0

基于机器学习的疲劳检测

机器学习图像识别

首先，总结一下检测某一特征的方法：（1）模板匹配计算当前帧与模板相同位置处的灰度值或颜色值的差值，通过特定的距离公式来计算匹配程度。稳定可靠与光照和姿势无关计算量大（2）区域分割对面部区域进行二值化分割对孤立区域进行标示，再根据几何特征进行定位。（如连通面积等）。运算量小噪声影响大（3）对称变换法：DST方向对称变换计算量大（4）灰度投影法：对人脸图像进行水平和垂直方向的投影，根据波峰波谷分布信息确定眼睛的位置。（将二维换到一维中去）定位速度较快受瞳孔灰度类似的眉毛或头发影响大。（5）基于统

微风、掠过

2018-04-10

2K0

关于映射到更高维平面的方法。对数据进行某种形式的转换，从而得到新的变量来表示数据。从一个特征空间转换到另一个特征空间（特征空间映射）。其实也就是另外一种距离计算的方法。空间变换后，在高维空间解决线

微风、掠过

2018-04-10

1.2K0

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