Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。
文中的链接请点击网址：http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/ 预备知识 你必须有大学数学知识。你可以在深度学习这本书的前几章中回顾这些概念： 深度学
作者 | Andrew L. Beam 编译 | AI100 撕逼大战，从某种角度，标志着一个产业的火热。 最近，大火的深度学习，也开始撕起来了。 前几日，有一篇帖子在“Simply Stats”很火，作者Jeff Leek在博文中犀利地将深度学习拉下神坛，他谈到了深度学习现在如何狂热，人们正试图用这个技术解决每一个问题。但是呢，只有极少数情况下，你才能拿到足够的数据，这样看来，深度学习也就没那么大用处了。 帖子原文标题为“Don’t use deep learning your data isn’t
选自Google Research Blog 作者： Irwan Bello 机器之心编译 参与：张倩、刘晓坤 谷歌大脑团队希望用类似于 AutoML 发现新神经网络架构的方法，探索自动发现新优化器的实现。他们发现了多种性能优异的优化器，并已将其开源。 开源地址（TensorFlow）：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/opt 深度学习模型已在谷歌的众多产品中部署，如搜索、翻译和图片。优化方法的选择在深度学习模型的训练中发挥着重要作用
Chethan Pandarinath是佐治亚理工学院的生物医学工程师，他想帮助瘫痪病人操作机械臂，让他们也能像正常人那样抓取目标。要解决这个问题，首先要识别神经系统中发出的和“移动手臂”相关的电信号，尤其是大脑中的电信号，再将这个信号传给接收装置。
大数据文摘作品 作者：Emil Wallnér 编译：高宁、Happen、陈玲、Alieen 深度学习的浪潮在五年前开始兴起。随着计算能力的爆炸型增长和几个成功的案例，深度学习引起了大肆宣传。深度学习技术可以用来驾驶车辆，在Atari游戏中进行人机对抗，以及诊断癌症。 开始学习神经网络时，我花了两周的时间进行探索，选择合适的工具，对比不同的云服务以及检索在线课程。但回想起来，我还是希望我可以从第一天就能创建神经网络，这也是这篇文章的目的。 你不需要有任何预备知识。当然如果你对Python，命令行和Jupyt
本文介绍了如何利用Keras框架开发基于序列数据的循环神经网络模型，并给出了一个序列到序列预测问题的实例。首先介绍了如何定义一个简单的编码器-解码器模型，然后利用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，最后利用Keras的Dataset API从数据集中加载数据并划分训练集和测试集。在划分数据集之后，使用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，并使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优。最后，使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优，并使用测试集对模型进行评估。实验结果表明，该模型在序列到序列预测问题上的性能优于传统的循环神经网络模型。
生成对抗网络（GAN）通过两个无监督神经网络学习建模数据分布，这两个神经网络互相拉锯，每一个都试图最小化对方试图最大化的目标函数。最近 LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 在一篇综述论文中，将 GAN 这一博弈策略与应用无监督极小极大博弈的早期神经网络关联起来。而这篇论文中提到的早期神经网络 Adversarial Curiosity、PM 模型均出自 Jürgen Schmidhuber。
神经网络被用作深度学习的方法，深度学习是人工智能的许多子领域之一。它们大约在70年前首次提出，试图模拟人类大脑的工作方式，尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接，分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。以前，神经网络在他们能够模拟的神经元数量上受到限制，因此他们可以实现学习的复杂性。但近年来，由于硬件开发的进步，我们已经能够构建非常深的网络，并在大量数据集上训练它们以实现机器智能的突破。
在图论的上下文中，图是一种结构化数据类型，具有节点(nodes)（保存信息的实体）和边缘(edges)（连接节点的连接，也可以保存信息）。
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。在文章的最后，你将看到描述算法的主要特性的结构化概述。 首先，你应该区分机器学习任务的四种类型: 监督式学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 监督式学习 监督式学习是指从有标签的训练数据中推断一个函数的任务。通过对标签训练集的拟合，我们希望找到最优的模型参数来预测其他对象(测试集)的未知标签。如果标签是一个实数，我们就把任务叫做“回归（regre
在人工神经网络中，我们有一个输入层，用户以某种格式输入数据，隐藏层执行隐藏计算并识别特征，输出是结果。因此，整个结构就像一个互相连接的神经元网络。
欢迎来到《Python技术周刊》这是第21期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。
CT技术伴随着一定剂量的辐射，会对患者的身体健康造成影响，而且 高剂量的辐射会损害人体的遗传物质，甚至造成不可逆的损伤，进而诱发癌症。 因此，如何在保证成像质量的前提下尽可能地降低 CT 辐射剂量一直是科学家们 研究的热点目标之一。此外，传统的CT扫描技术只能显示患者体内病灶的形态， 无法显示目标结构的化学成分信息。由于不同化学组分的生物组织经过 X 射线扫描后可能会具有相近甚至相同的衰减系数，从而导致成像不准确进而造成误诊。
原文链接https://indico.io/blog/python-deep-learning-frameworks-reviewed/ 麦迪逊月 - 2017年1月31日 ---- 我最近偶然发现了我在“神经网络的最佳python库”这个主题的一个旧的数据科学堆栈交换的答案，它让我深感python深度学习生态系统在过去的两年半内的快速发展。我在2014年七月推荐的一个库pylearn2，现在已经不再被积极地开发和维护，并且一大批深度学习的库已经占据它的位置。其实每一个库都有它的优势和弱点。我们已经使
如果你在读这篇文章，那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉，那么简单来说，深度学习使用了「人工神经网络」，这是一种类似大脑的特殊架构，这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构，谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架，这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架： TensorFlow 与 PyTorch。
在本节中，您将加深对理论的理解，并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念，例如图像过滤，特征映射，边缘检测，卷积运算，激活函数，以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow，Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
前言 本篇文章是原文（https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/neural-network-from-scratch-in-python-and-r/）的翻译过来的，自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错，文章结构清晰，由浅入深、从理论到代码实现，最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文，以便以后阅读和复习和网友参考。因时间（文字纯手打加配图）紧促和翻译水平有限，文章有不足之处请大家指正。 介绍 你可以通过两种方式学习和实践一个概念： 选项1
选自kdnuggets 作者：Madison May 机器之心编译 参与：王宇欣、李亚洲 选择什么深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题，而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。过去一段时间，机器之心发过多篇机器学习框架的对比文章，但随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言，支持 Python 的深度学习框架的性能也值得关注。Indico Data Solutions 的 CTO Madison May 根据他们公司在产品和开发过程中的经验对 7 大 Python 深度学习框架进行了
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 The 5 Deep Learning Frameworks Every Serious Machine Learner Should Be Familiar With，作者为James Le。
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）
因此，Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在，对于卷积网络中的第一层，的数量in_channels将为3（RGB），并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是，并且stride通常使用为1。
生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟本书带你学习时间序列、神经网络、文本分析等。 现在是进入数据科学领域的最佳时机。但是你从哪里开始呢?数据科学是一个广泛的领域，包括统计学、机器学习和数据工程等方面。
大型语言模型构建在基于Transformer的架构之上来处理文本输入, LLaMA 系列模型在众多开源实现中脱颖而出。类似LLaMa的Transformer可以用来处理2D图像吗？在本文中，我们通过提出一种类似 LLaMA 的朴素和金字塔形式的Transformer来回答这个问题，称为 VisionLLaMA。VisionLLaMA 是一个统一的通用建模框架，用于解决大多数视觉任务。
链接起散落的文章，给《玉树芝兰》数据科学系列教程做个导读，帮你更为高效入门数据科学。
本篇文章是原文的翻译过来的，自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错，文章结构清晰，由浅入深、从理论到代码实现，最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文，以便以后阅读和复习和网友参考。因时间（文字纯手打加配图）紧促和翻译水平有限，文章有不足之处请大家指正。 介绍 你可以通过两种方式学习和实践一个概念： 选项1：您可以了解一个特定主题的整个理论，然后寻找应用这些概念的方法。所以，你阅读整个算法的工作原理，背后的数学知识、假设理论、局限，然后去应用它。这样学习稳健但是需要花费大量的时间去准备。
本篇文章是原文的翻译过来的，自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错，文章结构清晰，由浅入深、从理论到代码实现，最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文，以便以后阅读和复习和网友参考。因时间（文字纯手打加配图）紧促和翻译水平有限，文章有不足之处请大家指正。 介绍 你可以通过两种方式学习和实践一个概念： 选项1：您可以了解一个特定主题的整个理论，然后寻找应用这些概念的方法。所以，你阅读整个算法的工作原理，背后的数学知识、假设理论、局限，然后去应用它。这样学习稳健但是需要花费大量的时间去准备。 选
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络，等等… 但是，从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定
这里，s是状态，a是行为/动作，θ是策略网络的模型参数，π是常见的表示策略的符号。我们可以设想策略是我们行为的代理人，即一个从状态到动作的映射函数。
日前，Google Research Blog 推出开源 Python 库“Tangent”。据介绍，这个库与现有的机器学习库相比，存在诸多优势，可以大大改善了用户的使用体验。 AI研习社编译整理如下： Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库，可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比，Tangent属于源到源（source-to-source）系统，可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数，计算出 f 的梯度。对用户来说，这大大改善了梯度计算的可见性，更易于编辑和调
在不断进步的现代科技中，我认为最伟大的是我们在使计算机具有类似于人的感知能力方面取得了进步。以前训练计算机使它像人一样学习、做出像人一样的行为是很遥远的梦想。但现在随着神经网络和计算能力的进步，梦想逐渐成为现实。
AI科技评论消息：日前，Google Research Blog 推出开源 Python库“Tangent”。据介绍，这个库与现有的机器学习库相比，存在诸多优势，可以大大改善了用户的使用体验。 AI科技评论编译整理如下： Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库，可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比，Tangent属于源到源（source-to-source）系统，可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数，计算出 f 的梯度。对用户来说，这大大改善了梯度计算的可见性，
神经网络是机器学习算法，我们可以将其用于许多应用，例如图像分类、对象识别、预测复杂模式、处理语言等等。神经网络的主要组成部分是层和节点。
说明：本文是我数据科学系列教程的导读。因为微信公众号文章一经发布，便不能大篇幅编辑内容，后续发布的新教程无法加入进来。所以我只得选择不定期更新发布本文的最新版，以便你能更方便地找到自己需要的知识组块。
作者：Marvin T. T. Teichmann、Roberto Cipolla 机器之心编译 参与：Pedro、思源 语义分割等结构化预测任务可以从条件随机场等概率图模型获取很多优势，但由于条件随机场的训练速度及训练难度，目前研究者基本上都仅使用卷积网络进行处理。本文提出了一种卷积条件随机场，它能以卷积运算的方式解决 CRF 的两个大问题，并结合 CNN 实现更好的语义分割效果。 语义图像分割旨在为图像中的每个像素生成分类标签，是视觉感知中的一个重要任务。卷积神经网络已在解决语义分割任务上取得了很好的
我们观察 PPT 的时候，面对整个场景，不会一下子处理全部场景信息，而会有选择地分配注意力，每次关注不同的区域，然后将信息整合来得到整个的视觉印象，进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心，每次只处理视野中的部分，忽略视野外区域，这样做最大的好处是降低了任务的复杂度。 深度学习领域中，处理一张大图的时候，使用卷积神经网络的计算量随着图片像素的增加而线性增加。如果参考人的视觉，有选择地分配注意力，就能选择性地从图片或视频中提取一系列的区域，每次只对提取的区域进行处理，再逐渐地把这些信息结合起来，建立
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
编辑：弗格森 【新智元导读】 除了亚马逊以外，AMD、ARM、华为、 IBM、英特尔、Qualcomm都宣布将支持ONNX，形成强大的深度学习开源联盟，谷歌目前并在不在这个阵营中，有分析认为，谷歌一直在围绕TensorFlow和谷歌云的深度学习开发自己的独立生态，所以暂时不太会加入到这个联盟中来。 近日，亚马逊AWS 宣布 MXNet 支持由微软和 Facebook 发起的开源人工智能项目ONNX (Open Neural Network Exchange)，推出ONNX-MXNet，这是一个开源的Pyt
我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置，例如：网络中的节点是否聚集在某些社区 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
Python之所以能够成为数据分析与挖掘领域的最佳语言，是有其独特的优势的。因为他有很多这个领域相关的库可以用，而且很好用，比如Numpy、SciPy、Matploglib、Pandas、ScikitLearn、Keras、Gensim等
Program由Block组成，即 Program = List[Block] 。
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