平衡的训练数据是分类器的主要障碍，当一类样本不成比例地对语料库做出贡献时，分类器自然会比其他类型更频繁地遇到它，因此有可能对它产生偏见。
今天给大家介绍的是TAMU的Hao Yuan等人的一篇论文，该研究针对目前的大多数图池化技术忽略了图结构这一可能会引起重要特征丢失的信息，巧妙地利用可以捕获不同节点之间的关系的条件随机场，并进一步将能量函数和图拓扑信息结合起来完成结构化的预测问题。作者提出的StructPool在多个数据集上的实验结果显示了有效性
http://write.blog.csdn.net/mdeditor#!postId=77852727
通常，矩阵的大部分值都是零，因此在矩阵中，将数值为0的元素的数目远远大于非0的元素的数目，并且非0元素分布无规律时，称为稀疏矩阵；反之，则称为稠密矩阵。
常量成员，指的是在C++类中声明对象成员时可以加上const关键字，这样声明的成员叫常量成员， 常量成员分为常量数据成员和常量函数成员
NumPy提供了大量的数值编程工具，可以方便地处理向量、矩阵等运算，极大地便利了人们在科学计算方面的工作。另一方面，Python是免费，相比于花费高额的费用使用Matlab，NumPy的出现使Python得到了更多人的青睐
数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合。 维度向量(dimension vector)是一个正整数向量。如果它的长度为k，那么该数组就是k-维的。
为了将最新的计算机视觉模型部署到移动设备中，Facebook 开发了一个用于低密度卷积的优化函数库——QNNPACK，用在最佳神经网络中。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：李梅、黄楠 编辑：陈彩娴 过去十年，深度学习取得了惊人的胜利，用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法，所以一直以来，大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。 图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为反向传播的提出者之一，在近年来已经多次提出，反向传播并不能解释大脑的运作方式。相反，他正在提出一种新的神经网络学习方法——前向-前向算法（Forward‑For
实际中有很多问题是一个因变量与多个自变量成线性相关，我们可以用一个多元线性回归方程来表示。
在未来万亿参数网络只消耗几瓦特的新型硬件上，FF 是最优算法。 作者 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 过去十年，深度学习取得了惊人的胜利，用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法，所以一直以来，大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。 图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为反向传播的提出者之一，在近年来已经多次提出，反向传播并不能解释大脑的运作方式。相反，他正在提出一种新的神经网络学习方法——
最近有研究证明，所有基于ReLU的深度神经网络都可以重写为功能相同的3层神经网络。
CLIP由于其强大的泛化性能，简单的代码逻辑，受到了广泛的关注。目前CLIP也被应用到各个其他场景中，在这篇文章中，我们就来盘点一下，怎么把CLIP这个图文预训练的模型拓展到具有时序信息的视频任务中。
我们都知道拍摄相片容易，但是想拍摄高质量的图片却很难，它需要良好的构图和照明。此外，选择正确的镜头和优质的设备也会提高图像的质量。但是，最重要的是，拍摄高质量的图片需要良好的品味和判断力，也就是我们需要专家级的眼光。
度量学习和降维技术，旨在学习语义距离度量和嵌入，以使相似的样本被映射为流形中邻近点，不相似的样本被映射为距离较远的点.
上一篇1 深度神经网络我们知道，通过追加隐藏层来构建更加“智能”的深度神经网络，并不奏效。 真正的问题不在“深度”本身，而是由梯度下降算法所指导的训练过程，容易遭遇梯度消失问题（Vanishing G
摘要：本篇从理论到实际讲解了实际项目中使用很多的SimBERT模型。首先介绍了业务使用背景，主要用SimBERT的相似文本生成和相似文本检索能力；然后详细介绍了SimBERT的原理，SimBERT是基于UniLM来完成文本生成任务，重点介绍了SimBERT的损失函数和训练流程；最后源码实践了SimBERT，通过广告文案生成模型实践了相似文本生成任务，并基于SimBERT+Faiss实践了相似文本检索任务。对于希望将SimBERT应用于实际项目中的小伙伴可能有所帮助。
SVM在之前的很长一段时间内是性能最好的分类器，它有严密而优美的数学基础作为支撑。在各种机器学习算法中，它是最不易理解的算法之一，要真正掌握它的原理有一定的难度。在本文中，SIGAI将带领大家通过一张图来理清SVM推导过程的核心过程。
今天给大家介绍的是发表在arXiv上一项有关分子动力学内容的工作，文章标题为Operator Autoencoders: Learning Physical Operations on Encoded Molecular Graphs，作者分别是来自波特兰州立大学的Willis Hoke, 华盛顿大学的Daniel Shea以及美国兰利研究中心的Stephen Casey. 在这项工作中，作者开发了一个用于建立分子动力学模拟的时间序列体积数据图结构表示的流程。随后，作者训练了一个自编码器，以找到一个潜在空间的非线性映射。在该空间中，通过应用与自编码器串联训练的线性算子，可以预测未来的时间步长。同时，作者指出增加自编码器输出的维数可以提高物理时间步算子的精度。
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 输入简单的关键字，就能给3A大作找Bug？ 好，先来看看GTA5，输入A car flying in the air（空中汽车）： 随手点开一个视频……这牛逼的物理引擎，不愧是你！ 就用这种简单的方法，我们找到了荒野大镖客的空中飞马： （打一枪还能变成真·马达） 还有老滚5的“桶中人”： 目前，Bug的搜索范围包括赛博朋克2077、巫师3、孤岛惊魂5等多个3大作在内的1873个游戏，共计26954个视频。 而且还不需要任何的视频标题和其他属性，
本文略难，系转载，原文出自，http://python.jobbole.com/83557/
【AI科技大本营导语】注意力机制（Attention）已经成为深度学习必学内容之一，无论是计算机视觉还是自然语言处理都可以看到各种各样注意力机制的方法。之前我们曾在一篇干货文章《关于深度学习中的注意力机制，这篇文章从实例到原理都帮你参透了》中，从实例到原理帮助大家参透注意力机制的工作原理。今天，我们将再度为大家梳理全部理论要点，是大家学习的必备资料之一，并为后续掌握最新流行的注意力机制保驾护航。
在过去的一年里，大语言模型（LLM）以及ChatGPT等产品吸引了全世界的想象力，并推动了一波基于它们的新功能浪潮。向量和向量搜索的概念是支持推荐、问答、图像/视频搜索等功能的核心。
选自 Sigmoidal 作者：Roman Trusov 机器之心编译 参与：Panda 生成对抗网络是现在人工智能领域的当红技术之一。近日，Sigmoidal.io 的博客发表了一篇入门级介绍文章，对 GAN 的原理进行了解释说明。另外，在该文章的最后还附带了一些能帮助初学者自己上手开发实验的资源（包含演讲、教程、代码和论文），其中部分资源机器之心也曾有过报道或解读，读者可访问对应链接查阅。 你怎么教一台从未见过人脸的机器学会绘出人脸？计算机可以存储拍字节级的照片，但它却不知道怎样一堆像素组合才具有与人
根据输入文章，撰写摘要总结。
原作：Reena Shaw 安妮 编译自 KDnuggets 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 量子机器学习（Quantum ML）是量子力学和机器学习的一门交叉学科。两者间像一种共生关系，我们
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 原作：Reena Shaw 安妮 编译自 KDnuggets 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 量子机器学习（Quantum M
深度学习模型被广泛应用到各种领域，像是图像分类，自然语言处理，自动驾驶等。以ResNet，VGG为代表的一系列深度网络在这些领域上都取得了不错的效果，甚至超过人类的水平。然而，Szegedy等人在2014年的工作（Intriguing properties of neural networks）揭示了深度网络的脆弱性（vulnerability），即在输入上做一些微小的扰动（perturbation）就可以令一个训练好的模型输出错误的结果，以下面这张经典的熊猫图为例：
反向传播算法 目录 关键词 损失函数 反向传播算法 BP算法伪代码 上一篇----》神经网络 》点击查看 1 关键词 反向传播算法 Backpropagation Algorithm 批量梯度下降法 batch gradient descent 整体代价函数 overall cost function 方差 squared-error 均方差 average sum-of-squares error 规则化项 regularization term 权重衰减 weight decay 偏置项 bias te
在之前的文章当中，我们一起推导了线性回归的公式，今天我们继续来学习上次没有结束的内容。
文本特征向量 经典的向量空间模型(VSM: Vector Space Model)由Salton等人于60年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。文本挖掘系统采用向量空间模型,用特征词条(T1 ,T2 ,…Tn) 及其权值Wi 代表目标信息,在进行信息匹配时,
霍夫曼编码（Huffman Coding），又译为哈夫曼编码、赫夫曼编码，是一种用于无损数据压缩的熵编码（权编码）算法。
今天学的论文是清华大学崔鹏老师工作《Structural Deep Network Embedding》（后简称 SDNE），并发表于 2016 KDD，目前为止共有 880 多引用，是一个非常经典的将深度学习应用于 NetWork Embedding 的算法。
标题：《Relation-Aware Global Attention for Person Re-identification》
在Ian Goodfellow和其他研究人员在一篇论文中介绍生成对抗网络两年后，Yann LeCun称对抗训练是“过去十年里ML最有趣的想法”。尽管GANs很有趣，也很有前途，但它只是生成模型家族的一部分，是从完全不同的角度解决传统AI问题，在本文中我们将对比常见的三种生成模型。
数据分析的主要困难 我们碰到的数据通常有这样几个特点。一是数据量大。大家只要想一想，万维网上有多少网页，这些网页上有多少数据，就可以对现在碰到的数据量之大有点感觉了。第二是维数高。前面提到的SNP数据是64万维的。第三是类型复杂，比方说这些数据可以是网页或报纸，也可以是图像，视频。第四是噪音大。 这里面最核心的困难是维数高。维数高给我们带来的是维数诅咒（curse of dimension）：模型的复杂度和计算量随着维数的增加而指数增长。例如非参数化的模型中参数的个数会随着维数的增加而指数增长。
近年来，随着深度学习在CV领域的广泛应用，人脸识别领域也得到了巨大的发展。在深度学习中，通过多层网络的连接，能够学习到图像的特征表示，那么两张人脸的图像，是不是可以通过深度学习判别其是否是相同的人呢？Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1]，可以直接将人脸图像映射到欧式空间中，空间中的距离直接代表了人脸的相似度。最终，FaceNet在LFW数据集上，准确率为0.9963，在YouTube Faces DB数据集上，准确率为0.9512。FaceNet的主要优化点是：
这篇文章概述了过去十年来最有影响力的一些论文。我希望通过简洁明了的摘要来提供深度学习领域不同方向的起点，并且提供了相当多的参考资料。
DeepMind 和谷歌的这项新研究聚焦检索和匹配图结构对象这一极具挑战性的问题，做出了两个重要贡献。
注意：后面加了一个噪音目的是使得原有的数据添加一些随机性，省的太假了~ 之后我们需要编写两个函数，前一个函数主要是用来计算样本的梯度，后一个函数主要包括计算学习率以及循环判断
今天给大家介绍一些编程小技巧，之前给大家介绍过matlab编程小技巧，本期是在之前的基础之上做了修正和补充完善，下面一起来看看吧。
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/115803729
随着深度学习在NLP领域的发展，产生很多深度网络模型用于求解各类的NLP问题，从word2vec词向量工具的提出后，预训练的词向量成了众多NLP深度模型中的重要组成部分。然而传统的word2vec生成的词向量都是上下文无关的，其生成的词向量式固定，不会随着上下文的改变而改变，这种固定的词向量无法解决一词多义的问题。比如“bank”这个词，既可以表示“河岸”，也可以表示“银行”。Embeddings from Language Models（ELMo）[1]是2018年提出的一种基于上下文的预训练模型，通过大量语料学习到每个词的一般性embedding形式，学习到与上下文无关的语义向量表示，以此实现对多义词的建模。
【编者按】：随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。 本文为第一部分，着重介绍文本预处理以及特征抽取的方法。第二部分将会着重介绍特征向量
机器学习是一门研究如何让计算机从数据中学习和推理的科学。机器学习算法是实现机器学习的具体方法，它们可以根据不同的目标、数据类型和应用场景进行分类和比较。本文将介绍机器学习算法的基本概念、分类和评价标准，以及一些常用的机器学习算法的原理和特点。
来源：Deephub Imba本文约2900字，建议阅读5分钟本文介绍了知识图谱嵌入模型的总结与比较。 知识图谱嵌入(KGE)是一种利用监督学习来学习嵌入以及节点和边的向量表示的模型。它们将“知识”投射到一个连续的低维空间，这些低维空间向量一般只有几百个维度（用来表示知识存储的内存效率）。向量空间中，每个点代表一个概念，每个点在空间中的位置具有语义意义，类似于词嵌入。 一个好的KGE 应该具有足够的表现力来捕获 KG 属性，这些属性解决了表示关系的独特逻辑模式的能力。并且KG 可以根据要求添加或删除一些特
AI 科技评论按：最近推出的几个计算机视觉领域中的突破性论文在图像合成领域展示了新的可能，他们能够创造非常自然的图像，并且合成无比真实甚至同时保持面部信息的人脸图像。论文《CVAE-GAN：一种通过非对称训练的细粒图像生成模型》就是其中之一，它是由微软和中国科学技术大学的研究团队在威尼斯举办的 ICCV 2017 上展示的一种方法，它是一种基于变分自动编码器生成对抗网络的图像生成模型，能够在特定细粒类别中合成自然图像。特定细粒度的类别包括特定的人脸，如名人或者真实世界的物体，如特定类型的花或者鸟。
CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypointsarxiv.org
【导读】本文是作者Nikhil B撰写的“Terence Parr和Jeremy Howard的深度学习的矩阵运算”笔记。我们知道，深度学习是基于线性代数和微积分的，反向传播也离不开求导和矩阵运算。因
选自TowardsDataScience 作者：Vihar Kurama 机器之心编译 参与：刘晓坤、许迪 R 语言是结合了 S 编程语言的计算环境，可用于实现对数据的编程；它有很强大的数值分析工具，对于处理线性代数、微分方程和随机学的问题非常有用。通过一系列内建函数和库，你可以用 R 语言学习数据可视化，特别是它还有很多图形前端。本文将简单介绍 R 语言的编程基础，带你逐步实现第一个可视化案例。 代码地址：https://github.com/aaqil/r-lang-fundamentals R 语言最
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
