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周末重温——TensorFlow之参数初始化

c++机器学习神经网络深度学习人工智能

CNN中最重要的就是参数了，包括W和b。训练CNN的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视。tf提供的所有初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py。

2021-06-10

1.1K0

这是我见过最好的NumPy图解教程！没有之一

numpy 编程算法机器学习 python 神经网络

NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。

2021-06-10

1.7K0

Transformer为何能闯入CV界秒杀CNN？

网络安全 https 卷积神经网络图像处理机器学习

CV（计算机视觉）领域一直是引领机器学习的弄潮儿。近年来更是因为Transformers模型的横空出世而掀起了一阵腥风血雨。小编今天就带大家初步认识一下这位初来乍到的CV当红炸子鸡～

2021-06-10

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Google AI提出MLP-Mixer：只需MLP就在ImageNet达到SOTA！

机器学习神经网络深度学习人工智能 kernel

近日，Google AI又发布了一篇与ViT一样的重磅级论文：MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision。这篇论文提出的Mixer模型仅包含最简单的MLP结构就能在ImageNet上达到SOTA。那么MLP其实是两层FC层，这不禁让人感叹：

2021-06-10

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腾讯优图提出ISTR：基于transformer的端到端实例分割！性能SOTA，代码已开源！

对象存储 https 机器学习神经网络深度学习

近日，厦门大学和腾讯优图联合发布了一种基于transformer的端到端的实例分割方法ISTR：

2021-05-11

1.3K0

【留言送书】跟我一起从源码学习Transformer！

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

近几年NLP领域有了突飞猛进的发展，预训练模型功不可没。当前利用预训练模型（pretrain models）在下游任务中进行fine-tune，已经成为了大部分NLP任务的固定范式。Transformer摒弃了RNN的序列结构，完全采用attention和全连接，严格来说不属于预训练模型。但它却是当前几乎所有pretrain models的基本结构，为pretrain models打下了坚实的基础，并逐步发展出了transformer-XL，reformer等优化架构。本文结合论文和源码，对transformer基本结构，进行详细分析。

2021-01-12

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CNN：我不是你想的那样

机器学习神经网络深度学习人工智能腾讯云测试服务

每当我们训练完一个CNN模型进行推理时候，一旦出现人类无法解释的现象就立刻指责CNN垃圾，说这都学不会？其实你可能冤枉它了，而本文试图为它进行辩护。

2020-11-30

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语义分割之Dice Loss深度分析

机器学习神经网络深度学习人工智能

Dice Loss 来自文章VNet(V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation)，旨在应对语义分割中正负样本强烈不平衡的场景。本文通过理论推导和实验验证的方式对dice loss进行解析，帮助大家去更好的理解和使用。

2020-08-25

2.9K0

迁移学习 Transfer Learning

机器学习神经网络深度学习人工智能迁移学习

在上次的动画简介中, 我们大概了解了一些迁移学习的原理和为什么要使用迁移学习. 如果用一句话来概括迁移学习, 那务必就是:“为了偷懒, 在训练好了的模型上接着训练其他内容, 充分使用原模型的理解力”.有时候也是为了避免再次花费特别长的时间重复训练大型模型.

2020-04-01

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最小二乘法小结

机器学习神经网络深度学习人工智能

最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影，这里就对我对最小二乘法的认知做一个小结。

2020-03-31

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【原创】大结局！scikit-learn 支持向量机算法库使用小结-3.9

scikit-learn 机器学习神经网络深度学习

scikit-learn中SVM的算法库分为两类，一类是分类的算法库，包括SVC， NuSVC，和LinearSVC 3个类。另一类是回归算法库，包括SVR， NuSVR，和LinearSVR 3个类。相关的类都包裹在sklearn.svm模块之中。

2020-03-11

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【干货】支持向量机原理(四)SMO算法原理

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

上面这个优化式子比较复杂，里面有m个变量组成的向量需要在目标函数极小化的时候求出。直接优化时很难的。SMO算法则采用了一种启发式的方法。它每次只优化两个变量，将其他的变量都视为常数。由于.假如将　固定，那么之间的关系也确定了。这样SMO算法将一个复杂的优化算法转化为一个比较简单的两变量优化问题。

2020-03-09

1.1K0

【原创】支持向量机原理(一) 线性支持向量机

机器学习神经网络深度学习人工智能

支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短短的二十多年，但是自一诞生便由于它良好的分类性能席卷了机器学习领域，并牢牢压制了神经网络领域好多年。如果不考虑集成学习的算法，不考虑特定的训练数据集，在分类算法中的表现SVM说是排第一估计是没有什么异议的。

2020-03-05

9520

【原创】机器学习从零开始系列连载(8)——机器学习中的统一框架

正则表达式网站神经网络线性回归机器学习

很多机器学习问题都可以放在一个统一的框架下讨论，这样大家在理解各种模型时就是相互联系的。

2020-03-04

3660

【原创】机器学习从零开始系列连载(6)—— Additive Tree 模型

机器学习决策树神经网络深度学习人工智能

Additive tree models (ATMs)是指基础模型是树形结构的一类融合模型，可做分类、回归，很多经典的模型可以被看做ATM模型，比如Random forest 、Adaboost with trees、GBDT等。

2020-03-04

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机器学习原来这么有趣！【第二章】：用机器学习制作超级马里奥的关卡

编程算法游戏神经网络机器学习

在第一章中我们谈到，机器学习是用泛型算法告诉你一些有关数据的有趣结论，而这个过程中你不需要写任何与问题有关的特定代码。（如果你还没有读过第一章，现在先去读吧！机器学习原来这么有趣！【第一章】）

2020-03-04

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机器学习原来这么有趣！【第一章】

机器学习神经网络深度学习人工智能分类算法

你是否曾经听到过人们谈论机器学习，而你却对其含义只有一个模糊的概念呢？你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢？现在，让我们一起来改变这个现状吧！

2020-03-04

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机器学习从零开始系列连载(1)——基本概念

强化学习监督学习机器学习神经网络深度学习

2.5.3 Gradient Boosting Decision Tree

2020-03-03

2820

机器学习常用损失函数小结

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/77686118

2020-03-03

7200

机器学习很有趣！第3章：深度学习和卷积神经网络

卷积神经网络编程算法神经网络机器学习人工智能

很多的文章会介绍有关深度学习的一些新闻报道，但我们却并不真正了解其背后的原理！那么今天我们这篇文章便会带大家一览其中的奥秘！

2020-03-03

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