First Steps of an Approach to the ARC Challenge based on Descriptive Grid Models and the Minimum Description Length Principle
在一个排列不变性的数据上神经网络是困难的。拼图游戏就是这种类型的数据，那么神经网络能解决一个2x2的拼图游戏吗? 什么是置换不变性（Permutation Invariance）? 如果一个函数的输出
本篇是神经网络体系搭建的第三篇，解决体系搭建的卷积神经网络相关问题，详见神经网络体系搭建(序) 卷积神经网络（CNN） CNN是什么 卷积神经网络是一种空间上共享参数的神经网络。 为什么会有CNN 像
在机器学习中，通常会涉及到大量的数据。如果直接观看这些原始数据，很难从中看出有用的信息。人类是非常视觉的生物，当我们看到可视化的东西时，会更好地理解事物。在python中，有一个强大的工具matplotlib来帮助我们，用图形化的方式来展现数据。在《机器学习实战》一书中，就多处使用了matplotlib来绘制图形，帮助我们理解数据和学习算法。
AI的TCPIP协议I：超维计算(向量符号体系结构)综述，第一部分:模型和数据转换
Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。 在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。我创建了一个数据集模拟价格和销售数据。 import pandas a
今天我们学习另一系列目标检测算法YOLO(You Only Look Once)，公众号【智能算法】回复“论文YOLOV1”即可下载该论文。Yolo系列算法属于One-Stage算法,是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v5版本，不过新版本也是在原有版本基础上不断改进演化的，所以本文先分析YOLO v1版本。一起看看是如何实现的？本期主要包含以下内容：
来源：DeepHub IMBA 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧 Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。 在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将
Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。
在1970年代早期，波士顿咨询集团开发了一个管理不同业务部门（或主要产品线）组合的模型。BCG增长份额矩阵以市场增长率与市场份额相对于竞争对手的图表显示各种业务单位。该图是一个简单的2x2网格，可创建四个象限。每个公司的产品都被绘制成矩阵的一个细胞，被确定为恒星（高份额/高增长），问号（低份额/高增长），现金奶牛（高份额/低增长）和狗（低）分享/低增长）。
写着神经网络计算代码，对矩阵计算想整个清晰的展示方式，就想着用 Python 绘制下矩阵运算图。先偷懒一下，看看有没有人分享过代码？
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNets or CNNs)是一种在图像识别与分类领域被证明特别有效的神经网络。卷积网络已经成功地识别人脸、物体、交通标志，应用在机器人和无人车等载具。
在由 1 x 1 方格组成的 N x N 网格 grid 中，每个 1 x 1 方块由 /、\ 或空格构成。这些字符会将方块划分为一些共边的区域。
plot3是三维画图的基本函数，绘制的是最为主要的3D曲线图，最主要的调用格式是：
光照是利用方向官员照亮物体的技术，这项技术能使表面微妙的差异更容易看到，光照也能用来对三维的图像增加现实感。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”：
卷积神经网络上目前深度学习应用在图像处理和自然语言处理的非常具有代表性的神经网络，其经历了不断的优化发展，性能越来越强。在图像处理、计算机视觉领域的应用包括图像特征提取、目标分类、目标分割、目标识别等。相比于传统的神经网络需要将一定的特征信息作为输入，卷积神经网络可以直接将原始图像或经过预处理之后的图像作为网络模型的输入，一个卷积神经网络通常包括输入输出层和多个隐藏层，隐藏层通常包括卷积层和RELU层（即激活函数）、池化层、全连接层和归一化层等。卷积神经网络中有三个基本的概念：局部感受野（Local Receptive Fields）、共享权值(Shared Weights）、池化（Pooling)。 （1）局部感受野。对于全连接式的神经网络，图像的每一个像素点连接到全连接的每一个神经元中，造成大量的计算量，而卷积神经网络则是把每一个卷积核的点只连接到图像的某个局部区域，从而减少参数量。 （2）共享权值。在卷积神经网络的卷积层中，神经元对应的权值是相同的，由于权值相同，因此可以减少训练的参数量。 （3）池化。类似于人的视觉观察物体原理，关注点由大到小，首先输入图像往往都比较大，在卷积过程中通过不断提取特征，并且经过池化操作来对图像进行缩小，同时提取低阶和高阶的抽象特征信息。 卷机的原理和各种卷积的变种在之前的文章里提过。（深度学习系列（一）常见的卷积类型）
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。
ROI(Region Of Interest)是从目标图像中识别出的候选识别区域。在Faster RCNN中，候选识别区域(ROIs)是把从RPN(Region Proposal Network)产生的候选识别框映射到Feature Map上得到的。 ROI Pooling的作用就是把大小形状各不相同的候选识别区域归一化为固定尺寸的目标识别区域。
原文：fun-times-css-pixel-art 译者：nzbin 友情提示：由于国内网络的原因，CodePen可能会打不开或者非常慢，请耐心等待！ 像素艺术作为一种遗失的艺术形式，与超清晰，高分辨率图片相比黯然失色。我在 CodePen 上浏览时偶然发现了一些像素艺术，它提醒我这种艺术是多么令人敬畏！ See the Pen Pikachu pixel css by Devi Krisdiansyah (@agilBAKA) on CodePen. 是不是很酷？像素化图形中简单友好，而这是高清晰
普遍认为，深度网络的成功培训需要数千个带注释的训练样本。在本文中，提出了一种网络和培训策略，依靠强大的数据增强功能（data augmentation）更有效地使用可用的注释示例。该体系结构包括捕捉上下文的收缩路径（contracting path）和实现精确定位的对称扩展路径（symmetric expanding path）。表明，这种网络可以从非常少的图像端对端地进行训练，并且在ISBI对电子微观堆栈中的神经结构进行分割的挑战方面优于先前的最佳方法（滑动窗口卷积网络）。使用透射光显微镜图像（相差和DIC）训练的相同网络，我们在这些类别中赢得了ISBI 2015细胞跟踪挑战赛并有大幅度提升。而且，网络速度很快。在最近的GPU上，512x512图像的分割需要不到一秒的时间。Caffe实现和模型见http://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net。
做数据分析和做科普是类似的，科普的意义在于将晦涩难懂的科学知识，以让大众更易接受和理解的方式呈现。而数据分析中的数据可视化做的正是如此关键中的关键，即是将数据的特点以一种显而易见的形式进行呈现。但也不必说的那么高级，我们可以说数据可视化就是“画图”。
OD数据是交通、城市规划以及GIS等领域常见的一类数据，特点是每一条数据都记录了一次OD（O即Origin，D即Destination）行为的起点与终点坐标信息。
「OD数据」是交通、城市规划以及GIS等领域常见的一类数据，特点是每一条数据都记录了一次OD（O即Origin，D即Destination）行为的起点与终点坐标信息。
交互式图形命令：允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。
图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。 其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。
AI 科技评论按：本文为雷锋字幕组编译的论文解读短视频，原标题 Learning Category-Specific Mesh Reconstruction from Image Collections，作者为 Angjoo Kanazawa。
【导读】神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用。只要稍加变形，同样的工具和技术就可以有效地应用于广泛的任务。在本文中，我们将介绍其中的几个应用程序和方法，包括语义分割、分类与定位、目标检测、实例分割。
【新智元导读】作为目前的研究和应用热点，图形识别使用 CNN 模型架构。感受野则是 CNN 中最为重要的概念之一，但此前还没有任何关于如何计算和可视化 CNN 感受野信息的完整指南。本文引入一种新的方式来显示 CNN 中的特征图，揭示了感受野信息，并附上可用于任何 CNN 架构的完整的感受野计算，填补了这个空白。作者还提供了一个简单的程序来做计算演示。 感受野可能是卷积神经网络（CNN）中最重要的概念之一，其相关文献值得关注。所有最先进的对象识别方法的模型架构都是围绕这一想法设计的。然而，据我所知，目前还
最近想学习Libra数字货币的MOVE语言，发现它是用Rust编写的，所以先补一下Rust的基础知识。学习了一段时间，发现Rust的学习曲线非常陡峭，不过仍有快速入门的办法。
首先，准备一下绘制面板的配置信息，通过 PixEditorConfig 类承载数据。目前可以配置行数、列数，绘制名称、颜色等。下面是 5*5 网格 和 8*8 网格的绘制效果：
简单解释：专门用于机器学习的高性能芯片，围绕128x128 16 位乘法累加脉动阵列矩阵单元（“MXU”）设计的加速器。如果这句话能为你解释清楚，那就太好了！如果没有，那么请继续阅读......
读书笔记（十） %% 矩阵的操作 format short A = magic(3) %产生三阶幻方矩阵 sum(A) %对列求和 sum(A')' %对行求和 sum(diag(A)) %对主对角线求和 sum(diag(flipud(A))) %对副对角线求和 sum(1:9)/3 %第一项到第九项和的三分之一 for k = 0:3 rot90(A,k) %将A逆时针旋转k个90度 rot90(A',k) %
在这篇文章中，我将讨论用于目标检测任务的 Single Shot Multi-box Detector。该算法属于一次性分类器系列，因此它的速度很快，非常适合嵌入到实时应用程序中。SSD的关键特征之一是它能够预测不同大小的目标，并且为现在很多算法提供了基本的思路。 我们从讨论算法的网络架构开始这篇文章，然后我们将深入研究数据增强、锚框和损失函数。
散点图是一种有用也有趣的图表，往往能够给我们提供意想不到的解决方案。本文并不讲解散点图的应用，而是通过几个使用散点图表现的图表，让我们更加了解这种图表类型。
Grid R-CNN是商汤科技最新发表于arXiv的一篇目标检测的论文，对Faster R-CNN架构的目标坐标回归部分进行了替换，取得了更加精确的定位精度，是最近非常值得一读的论文。
在设计过程中，我们常常需要对设计图进行说明、标注、记录想法、收集灵感、引用系统资源。然而，没有合适易用的工具，这些过程很容易让设计稿变得杂乱不堪。一段时间以后，如果要重新进行编辑或维护，一切都变得格外痛苦。
抓住它的核心思路，即通过卷积操作缩小了图像的内容，将模型注意力集中在图像特定的、明显的特征上。
简介 人类创造迷宫的历史至少可以追溯到 5000 年前：1986 年人们在意大利西西里岛上发现了一幅绘制于公元前 3000 年的迷宫的史前壁画。希腊神话中，克里特岛国王米诺斯的儿子，半人半牛怪物的弥诺陶洛斯，就被关在克诺索斯的一座迷宫里。中世纪的英国则流行草坪迷宫，也就是把草坪栽种成迷宫的样式。清朝乾隆年间，圆明园里仿照欧洲的迷宫，用四尺高的雕花砖墙造了一座中西结合的迷宫花园：万花阵。下图是清内府宫廷满族画师伊兰泰所作的《西洋楼透视图铜版画》中的一幅，描绘的就是圆明园里的万花阵迷宫。 在这篇文章里，我将介
MATLAB的图形通常都是通过描点、连线的方式来实现的。通过提供关键位置的点坐标及点与点之间的具体链接方式实现图形绘制。
最近在工作中用到了华夫饼图，不过我这边主要是excel去制作，这里我们试着看看excel和python绘制华夫饼图的一些小技巧吧！
[TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型（上）介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding等知识点.
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
本文主要翻译了Histogram of Oriented Gradients一文。 特征描述子(Feature Descriptor) 特征描述子就是图像的表示，抽取了有用的信息，丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽高3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。 什么样子的特征是有用的呢？假设我们想要预测一张图片里面衣服上面的扣子，扣子通常是圆的，而且上面有几个洞，那你就可以用边缘检测(ed
好久没写东西了，由于楼主换了个城市工作，发现工作量蹭蹭的上来了，周末又喜欢出去觅食，导致没学习很久，今天准备水一篇来翻译一下如何理解HOG（Histogram Of Gradient, 方向梯度直方图）。本文主要翻译了这篇文章，也是我非常喜欢的博主之一(奈何他开的课程错过了T-T~~)。 特征描述子 特征描述子就是图像的表示，抽取了有用的信息丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽*高*3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输
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