选自arXiv 机器之心编译 参与:Panda 深度卷积神经网络 (CNN) 已经推动人脸识别实现了革命性的进展。人脸识别的核心任务包括人脸验证和人脸辨识。然而,在传统意义上的深度卷积神经网络的 softmax 代价函数的监督下,所学习的模型通常缺乏足够的判别性。为了解决这一问题,近期一系列损失函数被提出来,如 Center Loss、L-Softmax、A-Softmax。所有这些改进算法都基于一个核心思想: 增强类间差异并且减小类内差异。腾讯 AI Lab 的一篇 CVPR 2018 论文从一个新的角度
【论文导读】 深度卷积神经网络(DCNN)在人脸识别中已经取得了巨大的进展,通常的人脸识别的核心任务都包括人脸验证与人脸识别,涉及到特征判别。很多模型都是使用Softmax损失函数去监督模型的训练,
本文探讨的不是关于深度学习方面的,但可能也会涉及一点儿,主要是因为 Kernel(内核)的强大。Kernel 一般来说适用于任何机器学习算法,你可能会问为什么,我将在文中回答这个问题。
你听说过著名的果酱实验吗?在 2000 年,来自哥伦比亚大学和斯坦福大学的心理学家 Sheena Iyengar 和 Mark Lepper 基于现场实验提出了一项研究。
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用,这部分知识比较散也比较难理解,看代码不是很好懂,所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 SVD思维导图 奇异值分解是什么 奇异值
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用,这部分知识比较散也比较难理解,看代码不是很好懂,所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 奇异值分解是什么 奇异值分解(Sin
这个系列打算以文本相似度为切入点,逐步介绍一些文本分析的干货。 第一篇中,介绍了文本相似度是干什么的; 第二篇,介绍了如何量化两个文本,如何计算余弦相似度,穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。 第三篇中,介绍了目前常用的相似度,以及相关 Python 包。 其中具体如何计算,在这里复习: 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 文本分析 | TF-IDF 文本分析 | 常用距离/相似度 一览 ---- 假如我现在有 5 条文本数据,想计算两两之间的相似度,找出最相似的文本对(比
本文主要是介绍自己做的一个工作:SphereReID: Deep Hypersphere Manifold Embedding for Person Re-Identication(https://arxiv.org/abs/1807.00537),用了 Softmax 的变种,在行人重识别上取得了非常好的效果,并且端到端训练,网络结构简单。在 Market-1501 数据集上达到 94.4% 的准确率(并且不需要 re-ranking 和 fine-tuning)。
之前整理总结迁移学习资料的时候有网友评论,大意就是现在的类似资料大全的东西已经太多了,想更深入地了解特定的细节。从这篇文章开始我将以《小王爱迁移》为名写一系列的介绍分析性的文章,与大家共享迁移学习中的代表性方法、理论与自己的感想。由于我的水平有限,请各位多多提意见,我们一起进步。今天第一篇必须以我最喜爱的杨强老师的代表性方法 TCA 为主题!(我的第一篇文章也是基于 TCA 做的) 【我刚整理重写好的加速版 TCA 代码(matlab):http://t.cn/RazheBv】 问题背景 机器学习中有
改进的推荐算法在评级数据“稀疏”的情况下尤其有效。 亚马逊和Netflix等网站的推荐系统使用了一种名为“协同过滤”的技术。为了确定一个给定的客户可能喜欢什么产品,他们寻找更多的客户,他们已经为类似
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/78933668
王小新 编译自 Google Cloud Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你们程序员啊,连带娃都这么技术流…… 今年夏天,谷歌云负责维护开发者关系的Kaz Sato带着他的儿子,用一些传感器和一个简单的机器学习线性模型,开发了一个“猜拳机器”,能检测石头剪刀布的手势。 最近他还还根据这个过程写了一份教程,详细介绍了怎样构建这个机器,以及怎样用机器学习算法解决日常问题。 量子位搬运编译整理如下,适合有一定编程基础的同学,需要大约200美元的硬件设备。 我们先来看一下这个机器: 上面视频中,
来源:jerrylead 本文通过多个例子为你介绍支持向量积核函数,助你更好地理解。 核函数(Kernels) 考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题,特征是房子的面积x,这里的x是实数,结果y是房子
哈希表(Hash Table),学名散列表。散列表最核心的部分就是散列函数。有了散列函数,无论你给它什么输入数据,它都还你一个数字。专业一点的话,就是散列函数将输入映射到数字。
选自Medium 作者:Kevin Yang 机器之心编译 参与:路雪 最近,我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减法。例如,我们可以把「king」的词嵌入向量减去「man」的词嵌入向量,随后加入「woman」的词嵌入得到一个结果向量。随后,如果我们有这些词嵌入对应的语料库,那么我们可以通过搜索找到最相似的嵌入并检索相应的词。如果我们做了这样的查询,我们会得到: 我们有很多方法来搜索语料库中词嵌入对作为最近邻查询方式。绝对可以确保找到最优向量的方式是遍历你的语料库,比较每个对与查询需求的相似程度——这当
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力。目前使用广泛的SVM实现工具是libsvm,其不仅集成在很多统计软件例如R,PYTHON等,还可以直接在Linux以及Windows下运行。
本文介绍了一种基于R语言和Keras的深度学习模型,用于情感分析。首先介绍了LSTM的原理和实现,然后通过一个IMDB数据集的例子展示了如何用R语言实现LSTM。最后,作者比较了随机森林等其他模型的效果,并总结了自己的经验和想法。
自七十年代以来,人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域被研究最多的主题之一。基于人工设计的特征和传统机器学习技术的传统方法近来已被使用非常大型的数据集训练的深度神经网络取代。在这篇论文中,我们对流行的人脸识别方法进行了全面且最新的文献总结,其中既包括传统方法(基于几何的方法、整体方法、基于特征的方法和混合方法),也有深度学习方法。
日前,Uber 官网上的一篇文章详细介绍了基于 NLP 和机器学习构建的 COTA 客服系统。利用该系统,Uber 可以快速高效地解决 90% 以上的客服问题,雷锋网 AI 研习社将原文(https:
專 欄 ❈那只猫,Python中文社区专栏作者,Python中文社区新Logo设计人,纯种非CS科班数据分析人,沉迷Keras。在Cambridge做了点小事,深度学习的小学生。 作者GitHub ID: @LimberenceCheng 本文Github项目地址: https://github.com/PyCN/ALI ❈ Abstract:Deep Learning是一个很大的领域,其中GAN是Deep Learning的明星,希望大家可以通过本文来简单的了解一下GAN这个模型以及这个模型的一些运用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云