学习算法到的视频 - 腾讯云开发者社区

AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会在公众号中推送，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。...本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第八章节的第二节课。课程主要内容回顾上一节的内容，介绍稀疏编码。（P2）稀疏编码的推理。（P3-P6） ISTA算法解释。...（P7 - P9）用于稀疏编码推理的坐标下降（P10） ?...访问地址： http://geek.ai100.com.cn/wp-content/uploads/2017/04/8_02_inference_ISTA_algorithm.pdf 课程作业 ISTA 算法推导...目前 Hugo Larochelle 教授是 Google Brain 的研究科学家。他在 Youtube 上面的神经网络课程视频讲的深入浅出，非常适合从零开始学习。

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【学习】从入门到精通，我是这样学习算法的

我这些年学习数据结构和算法的总结。一些不错的算法书籍和教程。算法的重要性。初学第一次接触数据结构是在大二下学期的数据结构课程。...数据结构与算法分析——C语言描述数据结构与算法分析——C语言描述是我学习数据结构的第一本书：当时有很多地方看不懂，于是做记号反复看;代码看不明白，于是抄到本子上反复研读; 一些算法想不通...，哪怕是stof这种简单到爆的”算法”。...为了不至于到时入职被鄙视的太惨烈，加上自己一贯的算法自卑症，本屌强制自己再次学习算法： Algorithms 4th Algorithms是我重温算法的第一本书，尽管它实际就是一本数据结构的入门书...，但它确实适合当时已经快把算法忘光的本屌——不为学习，只为重温。

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音视频学习从零到整

压缩编码的可能性压缩编码的基本指标就是压缩比,压缩比通常小于1(如果等于或者大于1,是不是就失去的压缩的意义了,压缩目的就是为了减少数据体量).压缩算法分为2种,有损压缩和无损压缩....无损压缩:解压后的数据可以完全复原.在常用的压缩格式中,用的较多的都是有损压缩. 有损压缩:解压后的数据不能完全复原,会丢失一部分信息.压缩比越小,丢失的信息就会越多,信号还原的失真就会越大....需要根据不同的场景(考虑因素包括存储设备,传输网络环境,播放设备等),可以选用不同压缩编码算法....,并且多用于视频中的音频编码适合场景:于128Kbit/s以下的音频编码,多用于视频中的音频轨的编码 Ogg编码 Ogg编码是一种非常有潜力的编码,在各种码率下都有比较优秀的表现.尤其在低码率场景下....Ogg除了音质好之外,Ogg的编码算法也是非常出色.可以用更小的码率达到更好的音质.128Kbit/s的Ogg比192Kbit/s甚至更高码率的MP3更优质.但目前由软件还是硬件支持问题,都没法达到与

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深度学习算法：从模仿到创造

深度学习的神经网络也是由许多层次的神经元组成，每一层都能够从上一层中学习到更加抽象的特征表示。通过训练数据，深度学习模型能够自动学习到最优的特征表示，并用于解决各种复杂的任务。...生成对抗网络是一种以对抗训练为基础的算法，通过生成模型和判别模型相互博弈的方式，实现对数据的生成和优化。生成对抗网络在图像生成、视频标记和图像修复等领域具有广泛的应用。...深度强化学习是一种通过试错和优化来学习决策的算法，通常用于处理与环境交互的任务，如游戏和机器人控制。深度强化学习通过建立状态、行动和奖励的关系，不断优化策略，以取得最优的结果。...其次，深度学习的网络结构非常灵活，可以适用于各种不同的任务。另外，深度学习依赖于大量的数据，数据量越大，模型的表现越好。此外，深度学习算法的模型可以很好地移植到不同的平台上，具有良好的可移植性。...此外，由于深度学习的依赖数据并且可解释性较差，当训练数据不平衡时，容易出现歧视等问题。总结来说，深度学习是一种强大的机器学习算法，通过模拟人类大脑的学习过程，实现对复杂数据的处理和分析。

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深度学习算法：从模仿到创造

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谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程：训练神经网络——BP算法

AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。...本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第二章节的第七节课。课程主要内容回顾上一节课的内容，主要讲解随机梯度下降法。（P2） BP算法讲解。（P3）自动求导过程。...BP算法讲解。 ? P4. 完整计算图。 ? P5-P13. 自动求导过程。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? P14. 有限差分近似。 ? 课程作业对 PPT 中的数学公式进行手动推导。...讲师简介 Hugo Larochelle 教授师从 Yoshua Bengio 教授，并且在 Geoffrey Hinton 教授那里做了两年的博士后工作。...目前 Hugo Larochelle 教授是 Google Brain 的研究科学家。他在 Youtube 上面的神经网络课程视频讲的深入浅出，非常适合从零开始学习。

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机器学习入门：从算法到实际应用

机器学习入门：从算法到实际应用博主默语带您 Go to New World....⌨ 机器学习入门：从算法到实际应用摘要作为一名热爱机器学习的博主，我将带您深入了解机器学习的基础知识和实际应用。本文将探讨机器学习算法、数据准备、模型训练和实际应用场景。...本文将带您逐步了解机器学习的核心概念，从算法到实际应用，帮助您入门这个令人兴奋的领域。机器学习基础 1. 什么是机器学习？...在我们深入探讨机器学习算法之前，让我们先理解什么是机器学习以及它的基本原理。机器学习是一种让计算机从数据中学习并进行预测或决策的技术。 2. 监督学习 vs....无监督学习了解监督学习和无监督学习的区别以及它们在不同应用中的用途。监督学习需要有标签的训练数据，而无监督学习则不需要标签。机器学习算法 3.

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【机器学习】--EM算法从初识到应用

一、前述 Em算法是解决数学公式的一个算法，是一种无监督的学习。 EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。...EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization...得出一个概率有很多好处，因为它的信息量比简单的一个结果要多，比如，我可以把这个概率转换为一个 score ，表示算法对自己得出的这个结果的把握。...2、EM算法概述 EM算法实际上是一个不停迭代计算的过程，根据我们事先估计的先验概率A，得出一个结果B，再根据结果B，再计算得到结果A，然后反复。...给定训练样本{x1,...xm}（与k-means中的样本一样是没有标签的，因此EM也是非监督学习方法）,认为他们满足高斯分布 ? ，求估计参数 ? 。

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【机器学习】--GBDT算法从初始到应用

一、前述提升是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的，那么就称为梯度提升(Gradient...二、算法过程给定输入向量X和输出变量Y组成的若干训练样本(X 1 ,Y 1 ),(X 2 ,Y 2 ).........假定F(X)是一族最优基函数f i (X)的加权和： ? 以贪心算法的思想扩展得到Fm(X)，求解最优f ?...三、GDBT算法思想 GBDT由三部分构成：DT(Regression Decistion Tree)、GB(Gradient Boosting)和Shrinkage，由多棵决策树组成，所有树的结果累加起来就是最终结果...迭代决策树和随机森林的区别：随机森林使用抽取不同的样本构建不同的子树，也就是说第m棵树的构建和前m-1棵树的结果是没有关系的迭代决策树在构建子树的时候，使用之前子树构建结果后形成的残差作为输入数据构建下一个子树

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Youtube 短视频推荐系统变迁：从机器学习到深度学习

video v 需要满足的条件： 1、u到v的路径是最短的 2、u到v有尽可能多的路径 3、u到v要避开热门v的影响（热门v可以根据度来判断）根据上述三个标准，可以给图上每个用户推荐适合的video；...对应到视频推荐是我们够建user观看（当然可以是其他行为：转评赞等）video的关系图，把用户喜欢看的视频当作label，然后进行随机游走，将label推广到其他视频上。...文章介绍的核心算法其实就是item-based算法，然后根据用户在网站上的历史行为给其生成一个个性化的视频列表：文章作者也提到，他们把这个问题定义成TOP-N推荐问题，而不是点击预估问题，需要完整地考虑内容的新鲜度...搜索多阶的最近邻居，公式如下：生成完候选之后，下一步是从几百个视频中，挑选几个到十几个视频展示给用户，那必须需要有一个排序算法，文章中提到了三类型的因素用于最终的打分： v视频质量 v用户的切合程度...另外文章也花了很大篇幅将特征工程相关的工作（这与深度学习自动提取特征有点不符，哈哈）作者说虽然深度学习可以缓解人工构造特征的负担，但是原始数据也是无法直接喂给前馈神经网络，所以特征工程依旧非常重要；在架构上整个推荐系统是建立在

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Youtube 短视频推荐系统变迁：从机器学习到深度学习

video v 需要满足的条件： 1、u到v的路径是最短的 2、u到v有尽可能多的路径 3、u到v要避开热门v的影响（热门v可以根据度来判断）根据上述三个标准，可以给图上每个用户推荐适合的video；...对应到视频推荐是我们够建user观看（当然可以是其他行为：转评赞等）video的关系图，把用户喜欢看的视频当作label，然后进行随机游走，将label推广到其他视频上。...文章介绍的核心算法其实就是item-based算法，然后根据用户在网站上的历史行为给其生成一个个性化的视频列表：文章作者也提到，他们把这个问题定义成TOP-N推荐问题，而不是点击预估问题，需要完整地考虑内容的新鲜度...，搜索多阶的最近邻居，公式如下：生成完候选之后，下一步是从几百个视频中，挑选几个到十几个视频展示给用户，那必须需要有一个排序算法，文章中提到了三类型的因素用于最终的打分： v 视频质量 v 用户的切合程度...另外文章也花了很大篇幅将特征工程相关的工作（这与深度学习自动提取特征有点不符，哈哈）作者说虽然深度学习可以缓解人工构造特征的负担，但是原始数据也是无法直接喂给前馈神经网络，所以特征工程依旧非常重要；在架构上整个推荐系统是建立在

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Youtube 短视频推荐系统变迁：从机器学习到深度学习

u到v有尽可能多的路径 u到v要避开热门v的影响（热门v可以根据度来判断）根据上述三个标准，可以给图上每个用户推荐适合的video，那如何实现呢？...对应到视频推荐是我们够建user观看（当然可以是其他行为：转评赞等）video的关系图，把用户喜欢看的视频当作label，然后进行随机游走，将label推广到其他视频上。...文章介绍的核心算法其实就是item-based算法，然后根据用户在网站上的历史行为给其生成一个个性化的视频列表：文章作者也提到，他们把这个问题定义成TOP-N推荐问题，而不是点击预估问题，需要完整地考虑内容的新鲜度...，搜索多阶的最近邻居，公式如下：生成完候选之后，下一步是从几百个视频中，挑选几个到十几个视频展示给用户，那必须需要有一个排序算法，文章中提到了三类型的因素用于最终的打分： v 视频质量 v 用户的切合程度...另外文章也花了很大篇幅将特征工程相关的工作（这与深度学习自动提取特征有点不符，哈哈）作者说虽然深度学习可以缓解人工构造特征的负担，但是原始数据也是无法直接喂给前馈神经网络，所以特征工程依旧非常重要。

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我的学习之旅:从数据结构入门到算法

初识数据结构在2021年，我刚开始学习Java编程时，我主要关注的是如何实现基本的功能，可是随着开发经验的积累，我意识到，代码不只是能运行就好。...学习算法：从简单到复杂在对数据结构有了一定了解后，我开始学习算法。算法是处理数据的核心，数据结构是核心的基础。...5.LeetCode刷题：制定目标要做到了二年的坚持不懈在数据结构和算法的学习过程中，我深刻意识到光有理论知识是不够的，还需要通过大量的实际练习巩固这些知识。...这本书全面系统性介绍了各种数据结构和算法，还通过生动的例子帮助我理解了它们的应用场景。它让我意识到，学习编程和算法不是简单学习语法和概念，而是要从思维方式上有所突破。...我通过线上LeetCode和一本程序员面试金典书籍选择题目检验自己的学习成果。实践让我意识到，学习算法和数据结构是一个持续更新的过程，只有不断尝试和总结，才能真正理解它们的精髓。 9.

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区块链学习教程从入门到精通视频教程（视频+源码+工具）

2018最新区块链技术，从入门到精通视频教程（视频+源码+工具）最新整理区块链技术视频包含开发工具，源码，视频教程，从小白到大神，分享给大家学习。...区块链最早是比特币的基础技术，目前世界各地均在研究，可广泛应用于金融等各领域区块链的基本原理交易（Transaction）：一次操作，导致账本状态的一次改变，如添加一条记录；区块（Block）...：记录一段时间内发生的交易和状态结果，是对当前账本状态的一次共识；链（Chain）：由一个个区块按照发生顺序串联而成，是整个状态变化的日志记录。...如果把区块链作为一个状态机，则每次交易就是试图改变一次状态，而每次共识生成的区块，就是参与者对于区块中所有交易内容导致状态改变的结果进行确认。...课程目录：课程环境 Windows + Mist + eclipse 等软件准备 Mist WebStorm 等课程基础对html css js等有一个基本的了解涉及语言 Go Solidity

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谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程：深度学习——案例

AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会在公众号中推送，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。...本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第七章节的第四节课。课程主要内容回顾上一节的内容，介绍伪代码实现。（P2 - P4）数据集测试。（P5）预训练效果分析。...（P6 - P8）隐藏层规模对结果的影响。（P9）不同数据集上面的实验分析。（P10） ?...04_example.pdf 课程作业没有作业 :) 讲师简介 Hugo Larochelle 教授师从 Yoshua Bengio 教授，并且在 Geoffrey Hinton 教授那里做了两年的博士后工作...目前 Hugo Larochelle 教授是 Google Brain 的研究科学家。他在 Youtube 上面的神经网络课程视频讲的深入浅出，非常适合从零开始学习。

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【机器学习】--集成算法从初始到应用

一、前述集成思想就是让很多个训练器决定一个结果，目的：让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起。二、具体 1、概述 ? ...理论上越多的树效果会越好，但实际上基本超过一定数量就差不多上下浮动了 ?...3、Boosting模型典型代表：AdaBoost， Xgboost Adaboost会根据前一次的分类效果调整数据权重最终的结果：每个分类器根据自身的准确性来确定各自的权重，再合体解释：如果某一个数据在这次分错了...集成算法最终合在一起弱分类器这就升级了！ ?...堆叠在一起确实能使得准确率提升，但是速度是个问题集成算法是竞赛与论文神器，当我们更关注于结果时不妨来试试！

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【机器学习】--关联规则算法从初识到应用

例如，购买鞋的顾客，有10%的可能也会买袜子，60%的买面包的顾客，也会买牛奶。这其中最有名的例子就是"尿布和啤酒"的故事了。...三、Apriori算法 1、原理如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。该定理的逆反定理为：如果某一个项集是非频繁的，那么它的所有超集（包含该集合的集合）也是非频繁的。...Apriori原理的出现，可以在得知某些项集是非频繁之后，不需要计算该集合的超集，有效地避免项集数目的指数增长，从而在合理时间内计算出频繁项集。 2、实现 Apriori算法是发现频繁项集的一种方法。...Apriori算法的两个输入参数分别是最小支持度和数据集。...该算法首先会生成所有单个物品的项集列表->接着扫描交易记录来查看哪些项集满足最小支持度要求，其中不满足最小支持度的集合会被去掉->然后对剩下的集合进行组合以生成包含两个数据集的项集->接着重新扫描交易记录

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图像视频降噪的现在与未来——从经典方法到深度学习

1.2 噪声的来源图像、视频从采集到播放的整个生命周期中会经历各种各样的处理过程，比如采集、剪辑、编码、转码、传输、显示等，每个处理过程都会引入失真。...深度学习降噪方法基于深度学习的降噪通常会使用图像到图像的卷积网络。...另外，基于深度学习的降噪方法通常需要使用含有真实噪声的训练数据才能达到比较好的处理效果。 3.1 单帧降噪网络结构上图列举了几个用于降噪的深度学习算法。...这里的传统图像处理方法是一个循环迭代的优化过程，其中的每一步迭代都可以用深度模型替代其中的部分处理过程。 3.2 视频降噪这里介绍几个使用深度学习做视频降噪的例子。...由于这种方法可以更好的模拟真实拍摄到的噪声图像，学习出的深度降噪模型在DND真实噪声数据集上取得了非常好的效果。 4. 发展趋势最后我想与大家分享我个人对于降噪技术发展趋势的判断。

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谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程：深度学习——动机

AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会在公众号中推送，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。...本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第七章节的第一节课。课程主要内容回顾神经网络的内容，介绍多层神经网络的架构。（P2）深度学习简介。（P3）生物背景介绍。...回顾神经网络的内容，介绍多层神经网络的架构。 ? P3. 深度学习简介。 ? P4 - P10. 生物背景介绍。 ? ? ? ? ? ? ? P11. 理论论证。 ? P12 - P13....课程作业没有作业 :) 讲师简介 Hugo Larochelle 教授师从 Yoshua Bengio 教授，并且在 Geoffrey Hinton 教授那里做了两年的博士后工作。...目前 Hugo Larochelle 教授是 Google Brain 的研究科学家。他在 Youtube 上面的神经网络课程视频讲的深入浅出，非常适合从零开始学习。

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谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程：深度学习——Dropout

AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会在公众号中推送，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。...本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第七章节的第五节课。课程主要内容回顾上一节的内容，介绍为什么深度学习模型训练困难。（P2） Dropout分析。...（P3 - P7） Dropout的BP过程。（P8 - P9）案例：时序分类。（P10） ?...讲师简介 Hugo Larochelle 教授师从 Yoshua Bengio 教授，并且在 Geoffrey Hinton 教授那里做了两年的博士后工作。...目前 Hugo Larochelle 教授是 Google Brain 的研究科学家。他在 Youtube 上面的神经网络课程视频讲的深入浅出，非常适合从零开始学习。

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谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程：稀疏编码——推理（ISTA算法）

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