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【他山之石】基于相关性的四种机器学习聚类方法
机器学习
聚类算法
集群
数据
算法
在这篇文章中,基于20家公司的股票价格时间序列数据。根据股票价格之间的相关性,看一下对这些公司进行分类的四种不同方式。
马上科普尚尚
2023-08-29
145
0
【强基固本】超全725个机器学习术语表
监督学习
迁移学习
机器学习
深度学习
人工智能
“强基固本,行稳致远”,科学研究离不开理论基础,人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑,为了紧扣时代脉搏,我们推出“强基固本”专栏,讲解AI领域的基础知识,为你的科研学习提供助力,夯实理论基础,提升原始创新能力,敬请关注。
马上科普尚尚
2022-11-15
429
0
【综述专栏】周志华教授:关于深度学习的一点思考
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
编程算法
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
马上科普尚尚
2022-02-24
368
0
【论文推荐】了解《视频预测》必看的6篇论文(附打包下载地址)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
“SFFAI135期来自中国科学院计算技术研究所博士在读的常峥推荐的文章主要关注于计算机视觉的视频预测领域,你可以认真阅读讲者推荐的论文,来与讲者及同行线上交流哦。”
马上科普尚尚
2022-02-24
367
0
【综述专栏】排序学习(Learning to rank)综述
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
搜索引擎
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
马上科普尚尚
2021-07-05
3.2K
0
【综述专栏】一文回顾Transformer 和 预训练模型
css
NLP 服务
编程算法
迁移学习
机器学习
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
马上科普尚尚
2021-05-20
973
0
【他山之石】OpenMMLab 生成模型算法库发布,打工人也能玩转图像生成!
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
马上科普尚尚
2021-04-30
849
0
【综述专栏】《Multitask Learning》多任务学习发展的关键节点
机器学习
迁移学习
神经网络
深度学习
人工智能
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
马上科普尚尚
2021-03-17
3.1K
0
【源头活水】图上如何学习组合优化算法
编程算法
机器学习
https
强化学习
神经网络
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。
马上科普尚尚
2021-03-17
389
0
【源头活水】Seesaw Loss:一种面向长尾目标检测的平衡损失函数
https
图像识别
网络安全
机器学习
神经网络
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。
马上科普尚尚
2021-01-13
719
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【综述专栏】循环神经网络RNN(含LSTM,GRU)小综述
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
马上科普尚尚
2021-01-13
4.1K
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【源头活水】Sparse R-CNN:简化版fast rcnn
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。
马上科普尚尚
2020-12-31
1.9K
0
【他山之石】白话生成对抗网络GAN及代码实现
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
地址:https://www.zhihu.com/people/yilan-zhong-shan-xiao-29-98
马上科普尚尚
2020-11-11
357
0
【综述专栏】图神经网络与深度学习在智能交通中的应用:综述Survey
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
智能交通
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
马上科普尚尚
2020-11-05
1K
0
【源头活水】NeurIPS 2020 | Glance and Focus: 通用、高效的神经网络自适应推理框架
神经网络
https
网络安全
机器学习
深度学习
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。
马上科普尚尚
2020-11-04
597
0
CCAI 2020 | 耿新—经典论文工作推荐
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
http
2020年中国人工智能大会(Chinese Congress on Artificial Intelligence 2020,简称“CCAI 2020”)将于8月29日-30日在南京召开。CCAI 2020以“智周万物”为主题,探讨人工智能作为引领未来的战略性技术,如何以周知万物的学术境界赋能未来,带动时代发展,实现互联世界的远大理想。
马上科普尚尚
2020-08-17
755
0
三维目标识别算法综述
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
目前三维点云数据的获取方法相对快捷,同时三维点云数据的采集不受光照影响,也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题,因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。三维点云物体识别方法多是通过提取物体的特征点几何属性、形状属性、结构属性或者多种属性的组合等特征进行比对、学习,从而完成物体的识别与分类。可以分为以下四类方法:
马上科普尚尚
2020-07-29
922
0
CVPR 2020丨基于记忆增强的全局-局部整合网络:更准确的视频物体检测方法
https
网络安全
linux
编程算法
机器学习
终于把这篇NAS最新的综述整理的survey放了上来,文件比较大,内容比较多。这个NAS的survey是A Comprehensive Survey of Neural Architecture Search: Challenges and Solutions的写作过程中的整理的原材料,文章目前孩还在审稿阶段可以预览。
马上科普尚尚
2020-06-16
673
0
统计学习 | 矩阵正态分布 (matrix normal distribution)
https
网络安全
机器学习
神经网络
深度学习
在机器学习和统计学习中,正态分布的身影无处不在,最为常见的是标准正态分布和多元正态分布 (multivariate normal distribution),两者分别作用于标量 (scalar) 和向量 (vector)。实际上,也存在一种正态分布的形式,它作用于矩阵,并广泛地应用于贝叶斯向量自回归模型 (Bayesian vector autoregression) 中。本文接下来将从大家所熟知的正态分布出发,先介绍矩阵正态分布,然后讨论矩阵正态分布在贝叶斯方法中的应用。
马上科普尚尚
2020-06-03
2.5K
0
CVPR 2019 | STGAN: 人脸高精度属性编辑模型
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
腾讯云开发者社区
classification也要训练的,和auto-encoder一起训练,介样练:
马上科普尚尚
2020-05-18
1.4K
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