机器学习和深度学习中的模型都是遵循数学函数的方式创建的。从数据分析到预测建模，一般情况下都会有数学原理的支撑，比如：欧几里得距离用于检测聚类中的聚类。
使用NumPy可以高效地执行子矩阵运算，从而提高代码的性能。NumPy数组支持切片操作，这使得可以非常高效地提取子矩阵。通过合理使用切片，可以避免不必要的复制，并且能够直接对子矩阵进行操作，而无需遍历整个数组。具体在使用中有啥问题可以看看下面得解决方案。
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你希望模型也能处理大图。为此，你需要进行卷积计算，下节将用边缘检测的例子来说明卷积的含义
【导读】转置卷积一直不太好理解，今天我们通过详细的推导示例及代码了解简单的两层CNN中转置卷积的反向传播。 编译 | 专知 参与 | Yingying, Xiaowen 今天，我们要训练一个简单的有两
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。 本文的目标是，深入Cooley-Tukey FFT 算法，解释作为其根源的“对称性”，并以一些直观的python代码将其理论转变为实际。我希望这次研究能对这个算法的背景原理有更全面的认识。 FFT（快速傅里叶变换）本身就是离散傅里叶变换（Discrete Fourie
从本节开始，我们用python把前几节讲解的神经网络原理实现出来。在最开始时，我们直接调用Kera框架，快速的构建一个能识别数字图片的神经网络，从本节开始，我们自己用代码将整个神经网络重新实现一遍，只有我们能重新制造一个“轮胎”，我们才能说我们真正理解的“轮胎”的内在原理。 我们代码开发也保持着由简单到复杂的原则，就像上楼梯，一步一步的走，直到最后走到“高处不胜寒”的楼顶。一开始，我们先把神经网络的基本架构给搭建出来。我们的代码要导出三个接口，分别完成以下功能： 1，初始化initialisation，设置
本案例的内容呢，主要是利用论文间的相互引用关系，设计一个GCN网络进行论文分类。具体的数据结构与内容会在下文详细介绍。
卷积网络是视觉处理中可以有效生成多层特征的架构，是最前沿的技术。因此作者想构造一个“全卷积网络”，来处理任意尺寸的输入图片，并生成相应尺寸的输出。
选自Medium 作者：Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 运用深度学习技术进行图像和视频分析，并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中，而生成新的图像。其他如《Generative Adversarial Networks》（GAN）以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此
这一次继续为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像导数实战。
哈喽，大家好，我们今天了解一下OpenCV中的边缘检测功能实现。在一些案例中，我们需要对物体进行边缘检测，而且是越精准越好。那么，OpenCV提供了哪些边缘检测的方法呢？
图像风格迁移是指，将一幅内容图的内容，和一幅或多幅风格图的风格融合在一起，从而生成一些有意思的图片
先坦白地说，有一段时间我无法真正理解深度学习。我查看相关研究论文和文章，感觉深度学习异常复杂。我尝试去理解神经网络及其变体，但依然感到困难。 接着有一天，我决定一步一步，从基础开始。我把技术操作的步骤分解开来，并手动执行这些步骤（和计算），直到我理解它们如何工作。这相当费时，且令人紧张，但是结果非凡。 现在，我不仅对深度学习有了全面的理解，还在此基础上有了好想法，因为我的基础很扎实。随意地应用神经网络是一回事，理解它是什么以及背后的发生机制是另外一回事。 今天，我将与你共享我的心得，展示我如何上手卷积神经网
选自 Analyticsvidhya 机器之心编译 作者：DISHASHREE GUPTA 近日，Dishashree Gupta 在 Analyticsvidhya 上发表了一篇题为《Architecture of Convolutional Neural Networks (CNNs) demystified》的文章，对用于图像识别和分类的卷积神经网络架构作了深度揭秘；作者在文中还作了通盘演示，期望对 CNN 的工作机制有一个深入的剖析。机器之心对本文进行了编译，原文链接见文末。 引言 先坦白地说，
其中A为被卷积矩阵，K为卷积核，B为卷积结果，该公式中，三个矩阵的排序均从0开始。
这篇文章记录一下我本科毕业设计的内容。我的课题是人脸表情识别，本来最开始按照历届学长的传统是采用MATLAB用传统的机器学习方法来实现分类的。但是鉴于我以前接触过一点点深度学习的内容，觉得用卷积神经来实现这个网络或许效果会好一点。于是我上网络上搜集了大量资料，照着做了一个基于Pytorch实现的卷积模型，加入了调用摄像头实时识别的程序。第一次接触机器视觉的东西，没有什么经验，还望指教。本次设计的参考来源于以下： 1.基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现)–秋沐霖。链接:LINK 2.Pytorch基于卷积神经网络的人脸表情识别-marika。链接：LINK 3.Python神经网络编程-塔里克
今年初，Facebook 推出了 PyTorch 1.0，该框架集成了谷歌云、AWS 和 Azure 机器学习。学习本教程之前，你需要很熟悉 Scikit-learn，Pandas，NumPy 和 SciPy。这些程序包是使用本教程的重要先决条件。
编译 | 嗯~是阿童木呀、KABUDA、EVA 可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问
可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述，并列
可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。
SciPy（Scientific Python）是一个开源的Python科学计算库，用于解决科学与工程领域的各种数值计算问题。它建立在NumPy库的基础之上，并额外提供其他更高级的功能与工具，涵盖了许多科学分析领域——包括数值积分、优化、插值、信号和图像处理、线性代数、统计分析等。其中，SciPy常用的一些功能如下所示。
作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述，并列举了它们的相关资源，从而帮助你能够快速掌握其中的奥妙。 ▌1.主成分分析（PCA）/ SVD PCA是一种无监督的方法，用于对由向量组成的数据集的全局属性进行理解。本文分析了数据点的协方差矩阵，以了解哪些维度（大部分情况）/数据点（少数情况）更为重要，即它们之间具有很多的变化，但与其他变量之间的协变性较低）。考虑一个矩阵顶级主成分（PC）的一种方式是考虑它的具
ImageNet 基础部分完成，从本篇开始，会略微的增加一些难度。 通常说，在解决问题的时候，大多程序员都会在网上搜索，寻找一些相似相近的案例作为参考。这个方式在机器学习领域同样有效。可惜早期的时候，各公司的保密还是做的比较严格，时至今日有了很大改善，但在整个IT行业中，机器学习领域，各公司的研发成果保密仍然是最严重的。 因此，ImageNet对机器学习的推动更是难能可贵和功不可没。在机器学习尚处于摸索阶段，大家在都没有大规模投资的情况下艰苦研究的时候，ImageNet提供了一个迄今也是最大的已标注视觉
Tensorflow由Google Brain谷歌大脑开源出来的，在2015年11月在GitHub上开源，2016年是正式版，2017年出了1.0版本，趋于稳定。谷歌希望让优秀的工具得到更多的去使用，所以它开源了，从整体上提高深度学习的效率。在Tensorflow没有出来之前，有很多做深度学习的框架，比如caffe，CNTK，Theano，公司里更多的用Tensorflow。caffe在图像识别领域也会用。Theano用的很少，Tensorflow就是基于Theano。中国的百度深度学习PaddlePaddle也比较好，因为微软、谷歌、百度它们都有一个搜索引擎，每天用户访问量非常大，可以拿到用户海量的数据，就可以来训练更多的模型。
官方教程链接: CREATING EXTENSIONS USING NUMPY AND SCIPY
导语：在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器. 开始之前, 请
GCN 是一类非常强大的用于图数据的神经网络架构。事实上，它非常强大，即使是随机初始化的两层 GCN 也可以生成图网络中节点的有用特征表征。下图展示了这种两层 GCN 生成的每个节点的二维表征。请注意，即使没有经过任何训练，这些二维表征也能够保存图中节点的相对邻近性。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析（PCA）、以及其在图像上的应用，这一次为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作和直
一句话：im2col是将一个[C,H,W]矩阵变成一个[H,W]矩阵的一个方法，其原理是利用了行列式进行等价转换。
作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员，大家每天都要用到 python。在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。
基于图的机器学习是一项困难的任务，因为图的结构非常复杂，而且信息量也很大。本文是关于如何利用图卷积网络(GCNs)对图进行深度学习的系列文章中的第一篇。GCNs是一种功能强大的神经网络，旨在直接处理图并利用图的结构信息。该系列文章包括:
Python 是最流行和使用最广泛的编程语言之一，它已经取代了业界许多编程语言。python 在开发人员中流行的原因有很多。然而，最重要的一点是它有大量的库供用户使用。
滤波算法是一类用于处理信号和图像中噪声的算法。它们通常通过在信号或图像上应用一个滤波器来实现这一目的。常见的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这篇博客的主要内容是对谷歌提出的transformer 进行论文解读，包含算法复杂度的分析。对应的论文是 “Attention is all you need", 链接如下 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 。
参考CNN卷积神经网络学习笔记3：权值更新公式推导 后向传播的过程就是梯度向回传递，在CNN中，梯度的计算主要涉及三种情形
Python之所以能够成为数据分析与挖掘领域的最佳语言，是有其独特的优势的。因为他有很多这个领域相关的库可以用，而且很好用，比如Numpy、SciPy、Matploglib、Pandas、ScikitLearn、Keras、Gensim等
对于图片的识别来说，全连接网络无疑节点数太多了，对于一个28*28的图片，输入节点数就达到784个，更别说一个更大的图片。所以为了实现计算的简化以及性能的优化处理这就提出了卷积神经网络。
导读：Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方扩展库来增强其相应的功能。本文将对NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas、StatsModels、scikit-learn、Keras、Gensim等库的安装和使用进行简单的介绍。
当Yann LeCun发表了他关于开发一种新型神经网络架构——卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)——的研究成果时，他的工作基本上没有引起注意。在2012年的ImageNet计算机视觉大赛上，来自多伦多大学的一组研究人员花了14年的时间将CNN引入公众视野。当他们从数千个类别的中对数百万张图片进行分类时，只产生了15.8%的错误。快进到现在，当前最先进的卷积神经网络实现的精度超过人类水平的性能。
选自Medium 作者：Igor Bobriakov 机器之心编译 参与：朱朝阳、吴攀 Python 近几年在数据科学行业获得了人们的极大青睐，各种资源也层出不穷。数据科学解决方案公司 ActiveWizards 近日根据他们自己的应用开发经验，总结了数据科学家和工程师将在 2017 年最常使用的 Python 库。 核心库 1）NumPy 地址：http://www.numpy.org 当使用 Python 开始处理科学任务时，不可避免地需要求助 Python 的 SciPy Stack，它是专门为 P
卷积神经网络主要包括3层，即：卷积层、池化层以及全连接层。本文讲分别细致介绍这三层的作用和计算来复习一下卷积神经网络。本文采用简单的LeNet来讨论这些问题，模型的结构如下。
导语 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等），更重要的是建模过程相当方便快速，加快了开发速度。 笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处
Python 近几年在数据科学行业获得了人们的极大青睐，各种资源也层出不穷。数据科学解决方案公司 ActiveWizards 近日根据他们自己的应用开发经验，总结了数据科学家和工程师将在 2017 年最常使用的 Python 库。 核心库 1）NumPy 地址：http://www.numpy.org 当使用 Python 开始处理科学任务时，不可避免地需要求助 Python 的 SciPy Stack，它是专门为 Python 中的科学计算而设计的软件的集合（不要与 SciPy 混淆，它只是这个 sta
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