问题描述 采用MATLAB、Python对数据拟合时（函数形式如y=1-c*exp(k*x^t)），程序有时能够完美运行，给出你想要的结果，然而有时候竟然报错，运行不出结果，或者给出的结果明显不对，让你时常怀疑电脑是不是中病毒了，😅，为什么交给电脑同样的任务（拟合求参数），电脑还需要根据自身心情来决定是否给你想要的结果？ 昨天，硕士好友王博士同样也遇见这个问题，现分析其具体原因？于此同时，针对疲劳裂纹扩展具体的工程问题，对最小二乘法拟合（疲劳裂纹扩展速率以及应力强度因子）实验数据的基本过程进行简要介绍，具体
近日，超级气旋风暴摩卡登陆缅甸，残余环流进入我国，造成广泛影响。摩卡生成之前，中气爱核心技术成员NZK调试刚刚研发完成的AI模型“坤舆”，并和中气爱其他成员通力合作，将其投入摩卡的路径预测之中。在摩卡还未获得命名时，坤舆模型的输出结果认为，摩卡将在缅甸实兑登陆（可视化结果包含在5月9日的中气爱b站视频中）。
大部分深度学习算法都有许多超参数来控制不同方面的算法表现。有些超参数会影响算法运行的时间和存储成本，有些超参数会影响学习到的模型质量以及在新输入上推断正确结果的能力。有两种选择超参数的基本方法，手动选择和自动选择。手动选择超参数需要了解超参数做了些什么，以及机器学习模型如何才能取得良好的范数。自动选择超参数算法大大减少了了解这些想法的需要，但它们往往需要更高的计算成本。
尽管本次实验不涉及 CDF 组件，但我们已将其用于解释其他实验中使用的 CDSW 模型端点是如何实现的。
根据示范代码1，使用OpenGL平移、旋转、缩放变换函数来改写代码实现所要求的功能。示范代码1的代码运行结果为图1。
【GiantPandaCV导语】这篇文章对量化技术做了概要的介绍，由原理推导，验证实现了海思NNIE的量化算法。最后，作者还尝试了使用Pytorch对训练感知量化算法的进行复现，使其不依赖固定Cuda版本，并且可以使用多卡进行训练，内容非常硬核，具体请看文章。本文同步发表于知乎，地址为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/223018242 。文末送出4本《机器学习与深度学习算法基础》书籍，欢迎评论区留言抽奖。
01 TensorFlow配置项的文档位于这里 TensorFlow可以通过指定配置项，来配置需要运行的会话，示例代码如下： run_config = tf.ConfigProto() sess = tf.Session(config=run_config) 02 ConfigProto类配置项 对于ConfigProto类具体有如下可配置的部分。 map<string, int32> device_count：设备的数量映射。key为设备的名称（比如”CPU”或者”GPU”），而value为该类型设备的数
近年来，尽管像Databricks的AutoML工具包、Salesforce的transfogrfai和IBM的Watson Studio AutoAI等开源工具层出不穷，但大规模地调整机器学习算法仍是一个挑战。寻找正确超参数（算法中的变量有助于控制整个模型的性能）的工作通常极为耗时，如：作业调度、跟踪数据等。这就是LG高级人工智能部门的科学家开发Auptimizer的原因，Auptimizer是一个开源的超参数优化框架，旨在帮助人工智能模型的调整和记账。它可以从GitHub上获得。
通过前面的小节，我们知道了kNN算法中k这个参数值，在sklearn中k这个值被封装成了k_neighbors参数。在前面我们随机的指定参数k的值，究竟k的值为多少的时候，模型才是最好的呢？这就涉及到了机器学习领域非常重要的问题~超参数问题。
神经网络正逐渐影响人类生活环境，包括医学诊断、自动驾驶、企业和司法决策过程、空中交通管制、以及电网控制。这些人类可以做到的事，神经网络也有可能做到。它可以拯救生命、为更多的人提供帮助。然而，在实现这些应用之前，我们首先需要确定神经网络到底是不是可靠的，因此它的修正和调试方法恰恰是我们现在所缺失的。
8 月 19 日，在国内著名信息安全会议，第 19 届 XCon 安全焦点信息安全技术峰会上，腾讯朱雀实验室首度亮相公众视野。
更新：基于GEE的Landsat地表温度反演可以看这篇博客[1]，自动批量操作，处理更快。
论文出处：《Integer Quantization for Deep Learning Inference Principles and Empirical Evaluation》 时间：2020.April 单位：NVIDIA
摘要：位姿图优化（PGO）是3D SLAM后端优化方法之一，其精确求解依赖于良好的初始值。
凭借数百万和数十亿的数值参数，深度学习模型可以做到很多的事情，例如，检测照片中的对象、识别语音、生成文本以及隐藏恶意软件。加州大学圣地亚哥分校和伊利诺伊大学的研究人员发现，神经网络可以在不触发反恶意软件的情况下嵌入恶意负载。
计算机仿真是在研究系统过程中根据相似原理，利用计算机来逼真模拟研究对象。研究对象可以是实际的系统，也可以是设想中的系统。在没有计算机以前，仿真都是利用实物或者它的物理模型来进行研究的，即物理仿真。物理仿真的优点是直接、形象、可信，缺点是模型受限、易破坏、难以重用。
在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。
选自arXiv 作者：Xiang Li, Shuo Chen, Xiaolin Hu, Jian Yang 机器之心编译 参与：朱乾树、蒋思源 自批量归一化提出以来，Dropout 似乎就失去了用武之处，流行的深度架构也心照不宣地在批归一化上不采用 Dropout。而近日南京理工大学和清华大学的研究表明 Dropout 在网络测试的时候神经元会产生方差偏移，因而进一步分析与理解如何能避免方差偏移风险，并克服二者组合的局限性。 在批归一化提出之前，Dropout 几乎是所有的最优网络的标配，尽管很简单，但它成
众所周知，神经网络可以学习如何表示和处理数字式信息，但是如果在训练当中遇到超出可接受的数值范围，它归纳信息的能力很难保持在一个较好的水平。为了推广更加系统化的数值外推，我们提出了一种新的架构，它将数字式信息表示为线性激活函数，使用原始算术运算符进行运算，并由学习门控制。我们将此模块称为神经算术逻辑单元(NALU) ，类似于传统处理器中的算术逻辑单元。实验表明，增强的NALU 神经网络可以学习时间追踪，使用算术对数字式图像进行处理，将数字式信息转为实值标量，执行计算机代码以及获取图像中的目标个数。与传统的架构相比，我们在训练过程中不管在数值范围内还是外都可以更好的泛化，并且外推经常能超出训练数值范围的几个数量级之外。
【导读】目标检测是计算机视觉的重要组成部分，其目的是实现图像中目标的检测。YOLO是基于深度学习方法的端到端实时目标检测系统(YOLO:实时快速目标检测)。YOLO的升级版有两种:YOLOv2和YOL
AI 科技评论按：如何能够以无监督的方式去理解高维数据，并进一步将这些知识提炼为有用的表示仍然是深度学习中的一个关键难题。该问题的一种解决方法便是解耦表示（disentangled representation），来自谷歌的研究人员不仅深入研究了目前最流行的解耦模型和多个解耦表示数据集，进行了大量实验，还开源了他们的实验库「disentanglement_lib」。此外，与该实验库同时开源的还有一万多个预训练模型与完整的训练测试流程。下面是雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论针对这篇博客的部分编译。
百度PaddlePaddle之新手入门培训视频（http://bit.baidu.com/course/detail/id/137.html）是一篇很好的机器学习的基础知识普及教程，该视频作者是百度乔龙飞，我认真学几遍以后，写了这个学习笔记。 从本文的重点也可以看到两个问题，为什么模型训练过程不可控，以及为什么可以拿清洗过的数据抛给外人去计算。 1.学前准备 本原始视频和学习笔记的目标读者是从事IT工作，想学习AI技术的专业人员；本视频讲的就是AI基础知识，让新用户打好理论基础，并且希望通过本次视频和学
过去几年，大规模预训练模型在 NLP 领域取得了成功，这类模型可以通过几个示例解决复杂的推理任务，也可以按照指令进行推理。
在深度学习的世界中，无论您的模型多么先进，没有充分对业务充分理解和干净的数据都不会走得太远。这个事实在金融领域尤其如此，在我们的数据集中，只存在股票的开盘价，最高价，最低价，调整后的收盘价和交易量的5个变量。
图像和谐化(image harmonization)是指将不同图像进行融合时，消除两幅图片之间光照、色差等因素的影响，使其看上去比较和谐(逼真)。
【新智元导读】DeepMind最新提出“神经算术逻辑单元”，旨在解决神经网络数值模拟能力不足的问题。与传统架构相比，NALU在训练期间的数值范围内和范围外都得到了更好的泛化。论文引起大量关注，本文附上大神的Keras实现。
github：https://github.com/huxiaoman7/PaddleAI
大模型的训练和微调对显存要求很高，优化器状态是显存主要开销之一。近日，清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器，节省了模型训练的内存开销，同时能达到与全精度优化器相当的准确率。
上一篇文章介绍了性能评估标准，但如何进行模型评估呢，如何对数据集进行划分出训练集、验证集和测试集呢？如何应对可能的过拟合和欠拟合问题，还有超参数的调优，如何更好更快找到最优的参数呢？
AI 研习社按，机器学习研究者、Jetpac 的 CTO、《The Public Data Handbook》和《The Big Data Glossary for O’Reilly》两本书的作者 Pete Warden 最近在自己的个人博客上发表了一篇文章，讨论了机器学习领域令人头疼的模型的可重复性问题，广大研究人员们想必深有同感。AI 科技评论把文章编译如下。
Matt MacGillivray 拍摄，保留部分权利 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后，您将学会： 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。 Python中使用
机器学习开发的最终目标是最大化模型的效用。尽管不同应用场景的开发流程有所不同（例如时间长度、可用计算资源、模型类型等），基本步骤和原则都是相似的。
AI 科技评论按：机器学习研究者、Jetpac 的 CTO、《The Public Data Handbook》和《The Big Data Glossary for O’Reilly》两本书的作者 Pete Warden 最近在自己的个人博客上发表了一篇文章，讨论了机器学习领域令人头疼的模型的可重复性问题，广大研究人员们想必深有同感。AI 科技评论把文章编译如下。
神经网络，特别是深度学习的研究最近在计算机视觉的领域和计算机科学的其他重要领域取得了许多突破。在这些技术的应用中，自动驾驶技术十分火热。几乎每个人都听说过它，许多大公司都为此投入巨额资金。由人工智能的控制汽车能够带你去任何地方，让你不必再把时间浪费在开车上。 在这篇文章中，我会告诉你怎样训练一个使用前面道路图像的进行自动驾驶的神经网络。你可以在Jupyter Notebook找到所有的代码和每一步的解释，也可以访问下面链接阅读详细的文章。 代码：https://github.com/normandipalo
在正式开始本文的内容之前，先简要回顾下5G安全专题文章中关于5G核心网(以下简称5GC)网元服务异常检测已有的工作。新架构，新挑战：5G核心网业务安全问题与异常检测一文中将5GC网元服务安全问题分为序列异常，参数异常和频率异常三类并针对这三类安全问题给出了解决方案。如何用全流量检测5G核心网网元服务异常一文通过实际分析5GC流量数据，从调用序列，API操作，请求和响应参数三个维度建立检测基线，得出检测结果。本文将从5GC整体架构入手，更加宏观且全面地阐释5GC所面临的安全隐患与相应的检测策略，并结合5GC领域知识，深入业务流程，给出更细粒度的基线建立方案。除此之外，本文针对此前工作遗留的误报问题，利用机器学习的方法对检测参数进行了筛选。目前，大部分误报已被解决，同时所有真正攻击行为所产生的异常信息都被完整保留下来。
本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。
这里有可以让你做出更好预测的32个建议、诀窍与技巧。
ResNet 高精度预训练 + Faster R-CNN，性能最高能提升 3.4 mAP！
Rimmer 博士是一位退休的心脏病专家，自1988年以来一直使用Mathematica。他对数学统计，金融市场，全球定位系统，信息知识和医学感兴趣；他在 Mathematica Journal和Wolfram演示项目上发表了很多文章。
上一次，我们用最简短的篇幅讲述了用Pytorch实现线性回归的过程。整个程序仅仅用了约60多行就完成了一个线性回归机器学习程序的全部内容。这次的文章，我们来对上一次的内容做一下探索。
本文介绍了Dropout算法在深度学习中的原理、实现和代码，以及其在防止过拟合方面的作用。作者通过在matlab上实现Dropout算法，说明了其有效性，并进一步分析了Dropout算法在防止过拟合方面的作用。
YOLOR是2021年提出的一种算法，其一作Chien-Yao Wang(台湾)同时也是最近刚出的YOLOv7的第一作者。
我们平时使用scikit-learn做机器学习建模，主要是实验环境是notebook(jupyter)，有些问题就像牛皮癣一样，很难去除，例如：
在算法项目落地过程中，如果只考虑机器学习相关部分，个人感觉最花时间的两个部分是数据质量问题处理和模型实验与迭代调优。在之前Fullstack Deep Learning介绍的基础上，我们在这篇文章中主要针对第二个问题做一些详细的展开。
本实验的目的是讲解JVM的三大参数类型。在JVM调优中用到的最多的XX参数，而如何去查看和设置JVM的XX参数也是调优的基本功，本节以实验的方式讲解JVM参数的查看和设置。希望大家能有所启发。
长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。 它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。 在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完
想提高机器学习实验的效率，把更多精力放在解决业务问题而不是写代码上？低代码平台或许是个不错的选择。
研究者们入门数据科学世界时，意识到的第一件事便是，拥有训练和验证机器学习模型的独立数据集，至关重要。但是要实现这一点，很不容易。
在构建全文搜索体验（例如FAQ搜索或Wiki搜索）时，有多种方法可以使用Elasticsearch Query DSL来应对挑战。对于全文搜索，我们的武器库中有很多可用的选项，从最简单的match查询到强大的intervals查询。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】谷歌大神Jeff Dean最近亲自操刀发新作，提出了一个大规模多任务学习框架µ2Net，基本把各大数据集多任务学习的SOTA刷了个遍，但这次为何网友有点不买账了？很简单，差钱。 2021年10月，Jeff Dean亲自撰文介绍了一个全新的机器学习架构——Pathways。 目的很简单，就是让一个AI能够跨越数以万计的的任务，理解不同类型的数据，并同时以极高的效率实现： 在大半年之后的2022年3月，Jeff Dean终
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
