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机器学习在信用评分卡中的应用

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning论文解读

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图像分割技术介绍

图像分割(image segmentation)技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向,是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域...

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【揭秘】我几乎面了所有知名公司的算法岗位

到了6月的时候,找了本科的数学教材开始微积分,线性代数和概率论的复习。主要挑选一些算法学习中常用的知识点进行回顾,如:偏微分、泰勒展开、拉格朗日函数、傅里叶变换...

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视频语义分割介绍

随着深度学习的发展,图像语义分割任务取得了很大的突破,然而视频语义分割仍然是一个十分具有挑战性的任务,本文将会介绍视频语义分割最近几年顶会上的一些工作。

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深度强化学习综述(上)

人工智能中的很多应用问题需要算法在每个时刻做出决策并执行动作。对于围棋,每一步需要决定在棋盘的哪个位置放置棋子,以最大可能的战胜对手;对于自动驾驶算法,需要根据...

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Eager Mode,写在TensorFlow 2.0 到来之前

本文主要讲解了在编写基于TensorFlow的应用过程中如何使用Eager Mode。内容主要包括

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【SIGAI高校巡讲回顾】北京科技大学站

2018年11月02日晚7:30-9:00,SIGAI高校巡回讲座在北京科技大学举行,举办地点是教3楼235,本着搭建高校交流桥梁,拓宽学生科技视野的目的,SI...

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理解概率密度函数

概率密度函数是概率论中的核心概念之一,用于描述连续型随机变量所服从的概率分布。在机器学习中,我们经常对样本向量x的概率分布进行建模,往往是连续型随机变量。很多同...

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目标检测算法中检测框合并策略技术综述

物体检测(Object Detection)的任务是找出图像或视频中的感兴趣目标,同时实现输出检测目标的位置和类别,是机器视觉领域的核心问题之一,学术界已有将近...

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永远的金大侠-人工智能的江湖

金庸先生已离我们远去,笔者当天在朋友圈看到这一消息时心情非常沉痛。作为在小学时就开始读金庸小说的80后,先生给我们的,不仅仅是一个个鲜活的人物,跌宕起伏的故事情...

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【SIGAI高校巡讲回顾】北京邮电大学站

2018年11月01日晚7:00-8:30,SIGAI高校巡回讲座在北京邮电大学举行,举办地点是教3楼235,本着搭建高校交流桥梁,拓宽学生科技视野的目的,SI...

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Large scale GAN training for high fidelity natural image synthesis解读

尽管最近几年在生成式图像建模上取得了进步,但从ImageNet这样的复杂数据集生成高分辨率、多样化的图像仍然是一个具有挑战性的工作。为了达到这一目标,本文作者训...

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理解计算:从根号2到AlphaGo番外篇——眼见未必为实--漫谈图像隐写术

传递秘密消息的历史非常悠久,在公元前500年左右的波希战争时期,就有将奴隶的头发剃掉,然后在头皮上刺上字,等奴隶的头发张长后,将这个人派去传递消息,一次消息传递...

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机器学习与深度学习常见面试题(下)

为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试,SIGAI曾整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题(上篇),获得了小伙伴们的广泛好评,并强烈要求推出下篇的面...

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深度多目标跟踪算法综述

基于深度学习的算法在图像和视频识别任务中取得了广泛的应用和突破性的进展。从图像分类问题到行人重识别问题,深度学习方法相比传统方法表现出极大的优势。与行人重识别问...

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机器学习在信用评分卡中的应用

互联网金融,特别是P2P信贷在过去几年可以说经历了大起大落的过山车。在经历了2016、2017年的高速发展后,随着整体经济环境遇冷、政策层面监管趋严,行业已进入...

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图像分割技术介绍

图像分割(image segmentation)技术是计算机视觉领域的个重要的研究方向,是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的...

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理解计算:从根号2到AlphaGo 第5季 导数的前世今生

这段外表看起来有点像区块链地址(16进制地址)的乱码,第一次让接近神的牛顿爵士不得不以一种密码学的方式声明他对另一项重要研究的首发权,而这一次,他的对手则是当时...

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化秋毫为波澜:运动放大算法(深度学习版)

运动放大(Motion Magnification),将视频中对应位置的运动进行放大,简单理解的话,就是找到时间段内的运动矢量,进行放大,然后权值叠加回去。

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永远的金大侠-人工智能的江湖

金庸先生已离我们远去,笔者当天在朋友圈看到这一消息时心情非常沉痛。作为在小学时就开始读金庸小说的80后,先生给我们的,不仅仅是一个个鲜活的人物,跌宕起伏的故事情...

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