x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。
选自MIT 机器之心编译 参与：黄小天、Smith 近日，麻省理工学院（MIT）Antonio Torralba 等人发表了一篇题为《mNeuron: A Matlab Plugin to Visualize Neurons from Deep Models》的文章，介绍了一个可视化深度模型神经元的 Matlab 插件 mNeuron，能够可视化单个神经元和单个神经元模式；并共享了该插件实现的代码和 4 个应用演示。 项目链接：http://vision03.csail.mit.edu/cnn_a
Matlab 1 简介 MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulin
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！
简介 MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 重要
之前转载了一篇matplotlib的Cheatsheet，最近想想之前用了那么久的MATLAB，就寻思有没有MATLAB版的，结果还真被我找到了！
数字经济时代，随着开源应用软件开发方式的使用度越来越高，开源组件逐渐成为软件开发的核心基础设施，但同时也带来了一些风险和安全隐患。为了解决这些问题，二进制软件成分分析技术成为了一种有效的手段之一。通过对二进制软件进行成分分析，可以检测其中的潜在风险，并提供对用户有价值的信息。
它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
还记得之前本公众号曾经发布了一个NV关于Jetson和Matlab讲座么？什么？在Jetson TX2上跑Matlab么？ ---- Build Your Next Deep Learning Application for NVIDIA Jetson in MATLAB 在MATLAB中为NVIDIA Jetson构建下一个深度学习应用程序 本课程学习如何使用MATLAB构建你的计算机视觉和深度学习应用并将它们部署在NVIDIA Jetson上。 MATLAB的自动生成的CUDA代码，利用MATL
对象检测是一种属于计算机视觉领域的技术。它处理识别和跟踪图像和视频中存在的对象。物体检测具有多种应用，例如面部检测，车辆检测，行人计数，自动驾驶汽车，安全系统等。
通过训练多层神经网络可以将高维数据转换成低维数据，其中有对高维输入向量进行改造的网络层。梯度下降可以用来微调如自编码器网络的权重系数，但是对权重的初始化要求比较高。这里提出一种有效初始化权重的方法，允许自编码器学习低维数据，这种降维方式比PCA表现效果更好。 降维有利于高维数据的分类、可视化、通信和存储。简单而普遍使用的降维方法是PCA(主要成分分析)--首先寻找数据集中方差最大的几个方向，然后用数据点在方向上的坐标来表示这条数据。我们将PCA称作一种非线性生成方法，它使用适应性的、多层“编码”网络将
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。
本文介绍了如何使用Caffe进行深度学习模型的训练和部署。首先介绍了Caffe的基本情况和特点，然后详细讲解了Caffe中模型训练和部署的流程和步骤。最后，探讨了如何使用Caffe进行图像分类和物体检测任务。
无人驾驶空中系统（UAS）在过去十年中被广泛应用，尽管 UAS 最早被应用在军事上，事实证明，它们在很多其它领域都是有用的，包括农业、地理制图、航空摄影、搜索和救援等。然而这些系统都需要一个人循环完成远程控制、场景识别和数据获取。这不仅增加了操作成本，而且将应用范围极大程度上限制在了能够进行远程控制的应用范围内。
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）
最近在Kaggle上微软发起了一个恶意代码分类的比赛，并提供了超过500G的数据(解压后)。有意思的是，取得第一名的队伍三个人都不是搞安全出身的，所采用的方法与我们常见的方法存在很大不同，展现了机器学习在安全领域的巨大潜力。在仔细读完他们的代码和相关的论文后，我简单的进行了一些总结与大家分享。 需要指出的是，(1)比赛的主题是恶意代码的分类，不是病毒查杀(2)比赛采用的方法是纯静态分析的方法，不涉及行为分析等动态分析方法。 因此这不意味着这个方法能够取代现有的方法，但是了解它能够为安全研究人员提供一个崭新的
翻译 | 林椿眄 编辑 | SuiSui 前言 随着机器学习的进步和深度学习的出现，一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络（Deep Belief Networks）本质上是一种具有生成能力的图形表示网络，即它生成当前示例的所有可能值。 深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合，由多个带有数值的层组成，其中层之间存在关系，而数值之间没有。深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。 深度信念网络如何演进？ 第一代神经网络使用感知器，通过考虑“权重”或预先馈送的目标属
CCF-腾讯犀牛鸟基金于2013年由腾讯公司和中国计算机学会（CCF）共同发起，今年是基金发起的第10年。10年来，犀牛鸟基金致力于为海内外青年学者搭建产学合作创新的平台，推动科技在产业创新和社会发展中持续发挥价值。 本年度犀牛鸟基金设立12个技术领域共35项研究命题，我们将分7期对各项命题进行详细介绍，本文重点聚焦多模态融合&软件工程领域，欢迎海内外优秀青年学者关注并申报。 8.多模态融合 8.1 多媒体数字水印与视频内容篡改识别 随着多媒体技术和网络通信的发展，数字媒体的安全隐患日益严重，一方面平台需要
翻译 | 林椿眄 编辑 |SuiSui 前言 随着机器学习的进步和深度学习的出现，一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络（Deep Belief Networks）本质上是一种具有生成能力的图形表示网络，即它生成当前示例的所有可能值。 深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合，由多个带有数值的层组成，其中层之间存在关系，而数值之间没有。深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。 深度信念网络如何演进？ 第一代神经网络使用感知器，通过考虑“权重”或预先馈送的目标属性
本文介绍.net中的机器学习技术实现，不涉及数学方面的内容。它将重点关注在.net中的基本工作流程及其数据处理结构，以及怎么样通过使用开源项目ML.Net 0.2来进行机器学习的实验。
本文记录使用 MATLAB 读取图片并转换为二进制数据格式的方法，避免后面再做无用功。
对于学习数据科学的同学来说，从头开始实现神经网络，会让你理解很多有趣的东西。但是，我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法，除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说，使用易于使用的开源深度学习框架，我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。
本文介绍了图像处理中的目标检测和前景背景分离，重点介绍了基于深度学习的方法。具体包括像素点操作、低秩矩阵应用和深度学习中的注意力模型等。
【导读】近日，中山大学、新加坡国立大学和奇虎360人工智能研究院团队提出了一种具有注意机制的对抗哈希网络（adversarial hashing network）来进行跨模态检索，通过选择性地聚焦多模态数据中有信息量的部分来提升相似性内容的度量性能。文中利用对抗网络在跨模态检索中实现了注意力机制，提出的HashGAN大幅提升了现有的最好的方法。提出的HashGAN包含三个模块：（1）特征学习模块，来获得特征表示；（2）注意力生成模块，其生成一个注意力mask，用于获得被关注（前景）和未被关注的（背景）特征表
System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具，它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中，可以在Simulink中进行定点仿真，可以设置定点信号的类型，这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件，或者网表，可以在ISE中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。
最近有人问我图像处理怎么研究，怎么入门，怎么应用，我竟一时语塞。仔细想想，自己也搞了两年图像方面的研究，做个两个创新项目，发过两篇论文，也算是有点心得，于是总结总结和大家分享，希望能对大家有所帮助。在写这篇教程之前我本想多弄点插图，让文章看起来花哨一点，后来我觉得没必要这样做，大家花时间沉下心来读读文字没什么不好，况且学术和技术本身也不是多么花哨的东西。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李诗萌 中国科学院提出了一种深度离散哈希算法（discrete hashing algorithm），该算法认为学习到的二值编码应该也可以用于分类。实验结果表明该
项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。银行拥有不断增长的客户
本节讲解如何讲讲代码（Matlab、HDL、C/C++）导入到 System Generator 并使用。
前言 论文网站：http://arxiv.org/abs/1404.3606 论文下载地址：PCANet: A Simple Deep Learning Baseline for Image
1.前端: 如html/css/js等前端语言构建web页面,也可以通过如vue等相关技术进行前端工程化来编写页面
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。 本年度犀牛鸟基金共设立10个科研方向共33项研究课题 申报截止时间为2021年6月15日24:00(北京时间) 申报链接： https://www.withzz.com/project/detail/12
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。
【新智元导读】经典机器学习课程、由吴恩达主讲的斯坦福CS229最新一期已经开始。用吴恩达的话说，他之所以还保留斯坦福教职很大程度上就是想教授这门课。本文将介绍课程表以及相关资料，后附吴恩达对应用机器学习算法的建议。 吴恩达在斯坦福的机器学习课，是很多人最初入门机器学习的课，历史悠久，而且仍然是最经典的机器学习课程之一。当时因为这门课太火爆，吴恩达不得不弄了个超大的网络课程来授课，结果一不小心从斯坦福火遍全球，而后来的事情大家都知道了。 吴恩达这些年，从谷歌大脑项目到创立Coursera再到百度首席科学家再再
前一篇带来了清华唐杰老师的分享“图神经网络及认知推理总结和普及”或“Graph Neural Networks and Applications—A Review”。这篇文章将介绍作者溯源的工作，从二进制代码和源代码两方面实现作者去匿名化或识别。这是两篇非常经典的安全论文，希望您喜欢。一方面自己英文太差，只能通过最土的办法慢慢提升，另一方面是自己的个人学习笔记，并分享出来希望大家批评和指正。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！
-免费加入AI技术专家社群>> 智能感知与计算研究中心李琦博士提出了一种深度离散哈希算法（discrete hashing algorithm），该算法认为学习到的二值编码应该也可以用于分类。实验结果表明该方法在基准数据集上的表现要好过目前最好的哈希方法，该成果已被 NIPS 2017接收，以下是相关成果介绍： 图 1 深度离散哈希编码示意图 📷 由于网络上的图像和视频数据的快速增长，哈希算法（Hashing）在近几年间引起了极大的关注。由于其较低的计算成本和较高的存储效率，是图像搜索和视频搜索中最常使用的
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
但在众多收录的论文中，一篇名为《 “Low-Resource” Text Classification: A Parameter-Free Classification Method with Compressors 》的论文开始引起大家热议。这篇论文由滑铁卢大学、 AFAIK 机构联合完成，但既不是获奖论文更不是主会议论文。
首先介绍下文件操作的相关概念吧，文件一般指存储在外部介质上的数据的集合，即一般数据是以文件的形式存储在外部介质上，这个介质可以是我们的硬盘也可以是其他的具有存储能力的物体。
作为一款常用的科学计算和数据分析软件，MATLAB在科学研究、工程设计、数据可视化等领域被广泛使用。在我多年的使用经验中，我深深地体会到了这款软件的优越性，下面是我对MATLAB的一些心得体会。
当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后，终于可以应用到具体场景，但是，突然发现不知道怎么调用自己的模型，更不清楚怎么去部署模型！
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。
原文：https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_numerical-analysis_software
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