选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲、黄小天 近日，一篇题为《Training Neural Networks with Very Little Data-A Draft》IEEE 论文提出了一
MNIST是一个非常经典的手写数字数据集，由美国国家标准与技术研究所（NIST）在20世纪80年代整理和标注。这个数据集包含了一系列0到9的手写数字图像，用于机器学习中的图像分类任务。MNIST数据集被广泛应用于训练和验证机器学习模型的性能。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。
构建有效的ML系统意味着提出了很多问题。仅训练模型是不够的。相反，优秀的从业者像侦探一样，探索并更好地理解他们的模型：数据点的变化将如何影响我的模型的预测？它对不同的群体有不同的表现，例如，历史上被边缘化的人群？我正在测试我的模型的数据集多样化如何？
CLIP全称Constrastive Language-Image Pre-training，是OPAI推出的采用对比学习的文本-图像预训练模型。CLIP惊艳之处在于架构非常简洁且效果好到难以置信，在zero-shot文本-图像检索，zero-shot图像分类，文本→图像生成任务guidance，open-domain 检测分割等任务上均有非常惊艳的表现，本文将对CLIP做一些初步的介绍。
构建有效的机器学习系统意味着要问许多问题。仅仅训练一个模型放在那儿是不够的。优秀的从业者就像侦探一样，总是试图更好地理解自己的模型：对数据点的改动对模型的预测能力有何影响？对于不同的群体——如历史上被边缘化的人群——模型的表现是否不同？用于测试模型的数据集的多样化程度如何？
本文主要介绍了如何使用深度学习框架Caffe进行目标检测任务，包括网络模型的设计、训练和预测，以及利用已有模型进行测试的方法。同时，还探讨了在训练完成后如何利用该模型进行测试，并通过示例演示了具体的使用流程。
项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1926913
前言 tensorflow中文社区对官方文档进行了完整翻译。鉴于官方更新不少内容，而现有的翻译基本上都已过时。故本人对更新后文档进行翻译工作，纰漏之处请大家指正。（如需了解其他方面知识，可参阅以下Tensorflow系列文章）。 深入MNIST TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。在本教程中，通过为MNIST构建一个深度卷积神经网络的分类器，我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤。 这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNI
本文介绍了如何使用 TensorFlow-3.0 和 Keras 在 Python 中构建一个简单的全连接神经网络，用于 MNIST 手写数字识别任务。首先，作者介绍了如何下载和安装 TensorFlow-3.0 和 Keras，然后描述了如何使用两个隐藏层实现一个具有 128 个神经元和 10 个输出节点的全连接神经网络。接下来，作者演示了如何将训练数据集划分为训练、验证和测试数据集，并使用交叉熵损失函数和梯度下降优化器进行训练。最后，作者使用测试数据集评估了模型的准确率。整个代码的 GitHub 地址为 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist。
今天继续看 TensorFlow Mechanics 101： https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/mechanics 完整版教程可以看中文版tutorial： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_tf.html 这一节讲了使用 MNIST 数据集训练并评估一个简易前馈神经网络（feed-forward neural network） input，outp
众所周知，YOLOv5是一款优秀的目标检测模型，但实际上，它也支持图像分类。在6.1版本中，就暗留了classify这个参数，可以在做检测的同时进行分类。
softmax运算符（softmax operator）解决了以上两个问题。它通过下式将输出值变换成值为正且和为1的概率分布：
深度学习科学家要成功部署机器学习系统，需要系统能够区分出异常数据或与训练中使用的数据有显着差异的数据。
在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
介绍 2 个非常接地气的 Github 开源项目，都是基于 TensorFlow 框架开发的，通过练习这些项目，能很快提升使用 TF 的能力，同时加深理解常用的神经网络结构。
4 月 23 日，在 WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会上，基于百度深度学习平台 PaddlePaddle 和百度视觉团队的应用打磨，业界首个视频识别工具集正式开源。
机器学习中，模型的拟合效果意味着对新数据的预测能力的强弱（泛化能力）。而程序员评价模型拟合效果时，常说“过拟合”及“欠拟合”，那究竟什么是过/欠拟合呢？什么指标可以判断拟合效果？以及如何优化？
基于TensorFlow2.x的框架，使用PYthon编程语言，实现对服装图像进行分类。
在机器学习模型的训练过程中，我们经常会遇到一个问题，即模型的训练损失（loss）在一定的迭代次数之后不再下降。这可能会导致模型无法达到更好的性能，甚至出现过拟合的情况。在本文中，我们将探讨训练loss不下降的常见原因以及解决方法。
多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）是一种常见的人工神经网络模型，它在各个领域中都有广泛的应用。本文将介绍多层感知机的基本原理、网络结构和训练方法，并探讨其在实际问题中的应用。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何判断机器学习的性能，train_test_split方法。
过拟合是指模型只过分地匹配特定训练数据集，以至于对训练集外数据无良好地拟合及预测。其本质原因是模型从训练数据中学习到了一些统计噪声，即这部分信息仅是局部数据的统计规律，该信息没有代表性，在训练集上虽然效果很好，但未知的数据集（测试集）并不适用。
今天和大家分享的是2020年3月发表在CANCER RESEARCH （IF=9.727） 的一篇文章"Computational staining of pathology images to study the tumor microenvironment in lung cancer ", 作者建立肺癌病理图像深度学习模型，对肿瘤组织细胞核进行分割与分类，描述肿瘤微环境特征，预测病人预后。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCN）都是深度学习领域中常见的神经网络模型。下面是二者的比较。
softmax 函数是一种常用的激活函数，用于将实数向量转换为概率分布向量。它在多类别分类问题中起到重要的作用，并与交叉熵损失函数结合使用。
”. . . we may have knowledge of the past and cannot control it; we may control the future but have no knowledge of it.”
这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据，但我们只想预测国家的新病例，因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系
如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
根据齐鲁晚报报道，最近威海一彩民获得了1219万大奖，可以说是非常幸运了，看的一众神经网络“炼丹师”们羡慕不已。
不谈理论，只谈实战。 当我们需要用深度学习处理现实问题时，除了相关的技术和数据，你还需要掌握一系列的小诀窍，并将这些技巧用在级联模型、智能增强、合理的评价标准、建立可重用的训练管道、有效推断与减小模型大小等等方面。 本文由深度学习的实践者，位于柏林的创业公司Merantix所著，五个案例，三大心得，带你在深度学习的应用之路上快速打怪升级。 作者 | Rasmus Rothe 编译 | AI100（rgznai100） 近年来，人工智能正迅速崛起，这主要归功于深度学习的成功。 深度神经网络的突破来
一类分类有利于异常检测。它通过假设训练数据都是正态示例来确定实例是否与训练数据属于同一分布。但是，表示学习不适用于这些旧方法。此外，自监督学习在从未标记数据中学习视觉表示方面取得了重大进展，包括旋转预测和对比学习。
论文题目：BlendedMVS: A Large-scale Dataset for Generalized Multi-view Stereo Networks
摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集，博主为SVM设置了合适的核函数，最终的测试准确率达99%的较高水平。根据训练得到的模型，利用MATLAB GUI工具设计了可以手写输入或读取图片进行识别的系统界面，同时可视化图片处理过程及识别结果。本套代码集成了众多机器学习的基础技术，适用性极强（用户可修改图片文件夹实现自定义数据集训练），相信会是一个非常好的学习Demo。本博文目录如下：
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Rajat Saxena et al. 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interlea
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：Rajat Saxena et al. 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interl
与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interleaved learning”，由加拿大皇家学会会士、知名神经科学家 Bruce McNaughton 的团队发表。
来源：AI科技评论本文约9600字，建议阅读15分钟本文介绍了神经科学和机器学习的进一步发展。 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interleaved lea
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
原作 Jackie Snow Root 编译自 MIT Technology Review 据报道，全球现在超过17亿人的肌肉骨骼都出毛病，每年大概有3千万的急诊病例，而且这个数字还在往上走。骨骼方
本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
在本教程中，我们将使用我们已有的关于 PyTorch 和线性回归的知识来求解一类非常不同的问题：图像分类。我们将使用著名的 MNIST 手写数字数据库作为我们的训练数据集。其中含有 28×28 像素的灰度手写数字图像（0 到 9），并且每张图像都带有指示该图像的数字的标签。下面是一些来自该数据集的样本：
ChatGPT的横空出世让人工智能成功地吸引了大量的注意力，变成了整个2023年科技圈的最热话题。笔者从事的客户服务管理的工作，日常的工作中也需要处理一些技术相关问题，以此为契机，阅读了一些机器学习和深度学习的文章和书籍，希望可以更好的认识和理解深度学习和人工智能，实践是学习的最好手段，于是尝试学习并自己搭建一个深度学习的神经网络去实现简单的图像分类识别功能。这个过程相当于程序员在学习一门语言时写下的第一行“\underline{Hello World}” ，虽然过程很简单，却是入门的必经之路。
半监督学习(SSL)是一种机器学习技术，其中任务是从一个小的带标签的数据集和相对较大的未带标签的数据中学习得到的。SSL的目标是要比单独使用有标记数据训练的监督学习技术得到更好的结果。这是半监督学习系列文章的第1部分，对这个机器学习的重要子领域进行了简要的介绍。
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