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机器学习

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机器学习方法在二进制分析中的应用与思考

众所周知,程序语言从高层到底层约莫是源码,中间代码(IR),汇编码到二进制。在这过程中,一方面是为了解决跨平台所导致的问题,另一方面也是为了节省内存,编译器做了...

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【转】全国高校 Python 数据分析与实训课程高级研修班通知

依据《教育部高等学校教学指导委员会章程》规定,教育部高等学校教学指导委员会的任务之一是:组织师资培训,沟通信息,交流教学建设和教学改革经验,宣传推广优秀教学成果...

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从语言模型看Bert的善变与GPT的坚守

http://www.tensorinfinity.com/paper_160.html

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计算机视觉文章盘点

论文解读: Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices

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深度学习算法地图

本文是机器学习算法地图的下篇,系统地整理了深度学习算法,整张图的设计风格与机器学习算法地图保持一致。从去年底就开始酝酿深度学习算法地图,然而工程浩大。这张图是S...

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《TensorFlow 2.0 原理与实践》上线通知

今年三月,谷歌在TensorFlow 开发者大会上发布了TensorFlow 2.0 Alpha版。开发者们喜忧参半,可喜的是这次TensorFlow团队听去了...

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通过空间上下文特征进行阴影检测

五期飞跃计划还剩7个名额,联系小编,获取你的专属算法工程师学习计划(联系小编SIGAI_NO2)

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如何检测极小人脸?试试超分辨率

飞跃计划第四期还剩最后两个名额,定制专属你的算法工程师的学习计划(联系SIGAI_NO2)

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论文解读 Receptive Field Block Net for Accurate and Fast

Receptive Field Block Net for Accurate and Fast ... 【ECCV 2018】

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理解隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)由Baum等人在1966年提出[1],是一种概率图模型,用于解决序列预测问题,可以对序列数据...

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理解熵与交叉熵

熵、交叉熵是机器学习中常用的概念,也是信息论中的重要概念。它应用广泛,尤其是在深度学习中。本文对交叉熵进行系统的、深入浅出的介绍。文章中的内容在已经出版的《机器...

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【CVPR2018最佳论文提名】Deep Learning of Graph Matching论文解读

作为一种常用的图数据处理技术,图匹配在计算机视觉中拥有丰富的应用场景和研究价值。CVPR2018最佳论文提名的工作Deep Learning of Graph ...

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【AAAI2019】【CVPR2018】最新 Video-based ReID 论文核心解读---附代码

第一篇CVPR2018 [1]:先对每帧的深度特征进行空间Attention,让网络自主发现对分类任务更有帮助的人体parts;然后对每Part各自进行多帧时间...

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从安全视角对机器学习的部分思考

近几年,机器学习的大规模应用,以及算法的大幅度提升,吸引了学术界、工业界以及国防部门的大量关注。然而,对于机器学习算法本身的局限性,由于其快速的发展也不断的暴露...

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理解EM算法

EM( expectation-maximization,期望最大化)算法是机器学习中与SVM(支持向量机)、概率图模型并列的难以理解的算法,主要原因在于其原理...

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弯曲文字检测之SPCNet

文字检测在深度学习的推动下,最近几年取得了长足的进步。由于多媒体检索,工业自动化,视力障碍人士辅助设备等应用的需求日益增长,场景文本检测是的计算机视觉的热门研究...

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理解梯度提升算法1-梯度提升算法

《机器学习与应用》由清华大学出版社出版,是机器学习和深度学习领域又一高质量的入门与提高教材。该书系统、深入地讲述了机器学习与深度学习的主要方法与理论,并紧密结合...

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深入浅出对抗性机器学习(AML)

针对adversarial machine learning这个问题而言,AI出身的小伙伴们可能认为,这样的工作应该只能看做模型的鲁棒性或泛化能力不够强,但是从...

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双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述

细粒度图像分类旨在同一大类图像的确切子类。由于不同子类之间的视觉差异很小,而且容易受姿势、视角、图像中目标位置等影响,这是一个很有挑战性的任务。因此,类间差异通...

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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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