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机器学习与统计学

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神经网络的可解释性综述!
Interpretability (of a DNN) is the ability to provide explanations in understandable terms to a human. F Doshi-Velez & B Kim, 2017
统计学家
2021-07-29
4040
深度学习简史
2018年,ACM(国际计算机学会)决定将计算机领域的最高奖项图灵奖颁给Yoshua Bengio、Yann LeCun 和 Geoffrey Hinton,以表彰他们在计算机深度学习领域的贡献。
统计学家
2021-07-28
5860
跟着漂亮小姐姐从0到1学习Tensorflow
推荐一个Tensorflow发布的系列视频——“Machine Learning: From Zero to Hero with TensorFlow”(机器学习: 从零到一学习Tensorflow),每个视频都很简短,有配套的案例代码,非常适合用一个下午的时间完整的熟悉机器学习、神经网络、机器视觉和TensorFlow的基本概念和操作。
统计学家
2020-02-20
3340
TensorFlow2.0(2):数学运算
可以看出,对于基本运算加(+)、减(-)、点乘(*)、除(/)、地板除法(//)、取余(%),都是对应元素进行运算。
统计学家
2019-12-23
1.9K0
50行Python代码实现视频中物体颜色识别和跟踪(必须以红色为例)
目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的目标检测(ObjectDetection)应用非常广泛,比如自动驾驶、视频监控、工业质检、医疗诊断等场景。
统计学家
2019-11-21
4.8K1
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