首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

AI派

公众号:AI派,致力于分享机器学习相关知识,让机器学习更加平民化!
专栏成员
207
文章
286382
阅读量
55
订阅数
只有0.7M?超超超轻量SOTA目标检测模型揭秘!
目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱,不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务,也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块,在自动驾驶、工业视觉、安防交通等领域的商业价值有目共睹。
abs_zero
2022-04-19
1.2K0
政务问答机器人,助推数字化服务升级
暨2021年“十四五”规划将数字政府提上国家顶层设计后,今年两会期间,数字经济、智慧城市再一次成为各界关注的焦点。
abs_zero
2022-04-19
1.3K0
为什么说卷积神经网络,是深度学习算法应用最成功的领域之一?
目前,作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉、分类等领域上,都取得了当前最好的效果。
abs_zero
2022-03-25
3140
深度学习常用损失函数的基本形式、原理及特点
机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本 ,尝试学习 的映射关系,使得给定一个 ,即便这个 不在训练样本中,也能够得到尽量接近真实 的输出 。而损失函数(Loss Function)则是这个过程中关键的一个组成部分,用来衡量模型的输出 与真实的 之间的差距,给模型的优化指明方向。
abs_zero
2022-03-25
1K0
机器学习库Scikit-learn库使用总结.pptx
https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course
abs_zero
2021-07-05
3980
可视化卷积神经网络的特征和过滤器
卷积神经网络是一种特殊类型的人工神经网络,广泛应用于图像识别。这种架构的成功始于 2015 年,当时凭借这种方法赢得了 ImageNet 图像分类挑战。
abs_zero
2021-07-05
9960
【机器学习】神经网络浅讲:从神经元到深度学习(一)
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。
abs_zero
2021-04-13
9190
论机器学习领域的内卷
「没有博士学位,在机器学习领域就业会变得越来越难吗?」最近,一个 Reddit 热帖引发了大量讨论。
abs_zero
2021-04-09
6980
Github Star 8.4K,超级好用的OCR数据合成与半自动标注工具,强烈推荐!
n全新发布数据合成工具Style-Text:可以批量合成大量与目标场景类似的图像,在多个场景验证,效果均提升15%以上。
abs_zero
2021-01-28
1.3K0
数据挖掘从入门到放弃(三):朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种常用的分类算法,适用于维度非常高的数据集,具有速度快,可调参数少有点,非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案,经常用于垃圾邮件分类等场景中,相同内容更新:https://blog.csdn.net/yezonggang。
abs_zero
2020-12-15
3510
干货|全面理解卷积神经网络及其不同架构
在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如时序问题,比如你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的。这个时候,我们怎么办呢?下面有两种解决方案
abs_zero
2020-11-11
6020
神 经 网 络 内 部 长 啥 样?
然而,这种情况下,神经网络其实成了“黑匣子”——具有一定的功能,但看不见是怎么起作用的。
abs_zero
2020-11-03
3820
逻辑回归:工业界应用最多的模型之一
来建立特征空间与连续值目标结果之间的关系,也就是说能够解决回归问题,如果想要解决分类问题,如何实现呢?一种办法就是我们对
abs_zero
2019-06-03
2.2K0
如何优化深度学习模型
看过了各式各样的教程之后,你现在已经了解了神经网络的工作原理,并且也搭建了猫狗识别器。你尝试做了了一个不错的字符级RNN。你离建立终端只差一个pip install tensorflow命令了对吗?大错特错。
abs_zero
2019-05-21
6600
深度学习不再是炼丹术!谷歌给出首个神经网络训练理论证明
谷歌AI的研究人员日前在arxiv贴出一篇文章,给出了首个神经网络训练相关的理论证明。
abs_zero
2019-05-05
4690
经典回顾!Github 上打星超过 1 万的可复现顶会论文项目
AI 科技评论按:Zaur Fataliyev 是在 LG 电子的一名机器学习工程师,为了方便大家对带有复现代码的经典顶会论文进行查询,他在 GitHub 上将这些论文进行了统一打包:https://github.com/zziz/pwc,该名单将每周更新一次。
abs_zero
2019-05-05
9170
李飞飞专访:AI不属于某些小众群体,AI属于每个人
对此问题,圣克拉拉杂志主编(Santa Clara Magazine)采访了斯坦福人工智能实验室兼斯坦福视觉学习实验室负责人李飞飞。采访中李飞飞提到AI不属于某些小众群体,不属于硅谷,AI属于每个人。在谈论人工智能设计中的有那些挑战时,他说,机器学习的公平性是学术界的一个重要的研究方向。
abs_zero
2019-05-05
5030
Quora上的大牛们最喜欢哪种机器学习算法?
Carlos Guestrin,亚马逊计算机科学机器学习教授,Dato公司ceo及创始人 (Dato原名GraphLab,大数据分析云服务平台)
abs_zero
2019-05-05
8080
数据科学的下一个「超能力」:模型可解释性
在过去的 10 年间,我采访了许多数据科学家,模型的可解释性是我最喜欢的主题,我用它来区分最好的数据科学家和一般的数据科学家。
abs_zero
2019-05-05
3580
俄罗斯方块进阶--AI俄罗斯方块
所谓让机器自己去玩俄罗斯方块,就是让机器计算当前方块的所有形态可放置的所有位置,然后根据统一的评价标准,计算出最优的位置进行放置。这个评价的标准简单的来说就是:板块放置的位置越靠下越好,方块之间越紧密越好,自身对消除行的方块贡献数量越多越好,但是这里还要注意的是不可为了追求消除行数,而去造成过多的空洞,这样也是不合理的。
abs_zero
2019-03-06
1.6K0
点击加载更多
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档