展开

关键词

】Evolutionary Forest——基于动特征工程框架

但是,在传统机器学习领域,尤其是数据量不足的时候,基于深度学习的特征构建往往难以取得满意的效果。此外,深度学习的黑盒特性也影响了深度学习在金融和医疗领域的应用。 因此,本文旨在探索一种新的基于动特征构建(Evolutionary Forest)在特征工程方面的效果。为了简单起见,我选择了scikit-learn包中的一个问题作为案例研究问题。 因此,我们可以基于impurity reduction计特征的重要性,后根据这些重要性分数对所有特征进行排序。为了清晰起见,目前只显示前15个最重要的特征。 因此,在下一节中,我们将尝试看看这些特征是否可以用来改善现有的最先进的机器学习的性能。 基于这个实验的结果,我们可以得出结论,Evolutionary Forest不仅是一种有效的回归模型构建方,可以构建一个强大的回归模型,也作为一个动特征生成方,可以用于生成可解释的特征以及提高现有机器学习系统的性能

9810

【AI PC端】二,一步步优饱和度

今天我先介绍一个有趣的饱和度,并讲解如何一步步进行优。❞1. 饱和度第一版首先,我们可以考虑去掉中的浮点运,即是将float AmtVal = (abs(Max - Avg) 127.0f) * VibranceAdjustment;这里的127.0f 饱和度第二版在上面的基础上如果使用多线程(OpenMP)来优的话那么会获得多少加速呢? 饱和度第三版注意,在这个例子中,我们一次性加载48个图像数据到内存中,刚好可以放在3个__m128i变量中,同时看了我第一篇优的人应该知道48正好被3整除,也就是说我们完整的加载了16个24 结论这篇文章介绍了如何一步步优一个饱和度,从原始的115.36ms优到了13.04ms,「加速比达到了9.09倍」,还是比较可观的。6.

24631
  • 广告
    关闭

    最壕十一月,敢写就有奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    遗传如何模拟大的进

    因此在介绍遗传前有必要简单的介绍生物进知识。见下表:?从上表中,我们可以看到遗传是通过对编码串类似的遗传操作,来完成新个体的产生。 当新个体产生后,我们就可以根据个体的适应值,遵循选择则,适者生存来选取优秀个体再次进,直到进完成。其中,遗传的流程图如下:?举例讲解:根据上述流程图我们来一步一步理解下:1. 和一样在选择的时候一般按照一个原则:适应值高的存活的概率大,即选中进行遗传操作的概率大。一般有以下几个方进行选择:(1). 随机遍历选择: 像轮盘赌一样计选择概率,后根据指针等距离地选择个体。?这样,适应值高的个体存活的概率大,进行遗传操作的概率高,产生后代的机会就大,符合的选择方。 分类之朴素贝叶斯分类5. 遗传如何模拟大的进

    54470

    遗传如何模拟大的进

    遗传 ( GA , Genetic Algorithm ) ,也称进 。 遗传是受达尔文的进论的启发,借鉴生物进过程而提出的一种启发式搜索。 因此在介绍遗传前有必要简单的介绍生物进知识。见下表:?从上表中,我们可以看到遗传是通过对编码串类似的遗传操作,来完成新个体的产生。 当新个体产生后,我们就可以根据个体的适应值,遵循选择则,适者生存来选取优秀个体再次进,直到进完成。其中,遗传的流程图如下:?举例讲解:根据上述流程图我们来一步一步理解下:1. 和一样在选择的时候一般按照一个原则:适应值高的存活的概率大,即选中进行遗传操作的概率大。一般有以下几个方进行选择:(1). 随机遍历选择: 像轮盘赌一样计选择概率,后根据指针等距离地选择个体。?这样,适应值高的个体存活的概率大,进行遗传操作的概率高,产生后代的机会就大,符合的选择方

    1K160

    人脸识别

    人脸特征表征第三个模块是本文重点要讲的人脸识别,它接受的输入是标准的人脸图像,通过特征建模得到向量的人脸特征,最后通过分类器判别得到识别的结果。 PCA和LDA都是线性降维技术,但人脸在高维空间中的分布显是非线性的,因此可以使用非线性降维,典型的代表是流形学习和核(kernel)技术。 前面介绍的这些严重依赖训练集和测试集场景,且对光照、人脸的表情、姿态敏感,泛能力不足,不具有太多的实用价值。 隐马尔科夫模型(HMM)也被用于人脸识别问题,和前面这些相比,它对光照变、表情和姿态的变更鲁棒。 深度学习第三个阶段是基于深度学习的方2012年深度学习在ILSVRC-2012大放异彩后,很多研究者都在尝试将其应用在己的方向,这极大的推动了深度学习的发展。

    1.3K31

    框架】——重开在线

    以前的那个在线示的空间和域名过期了(感谢“云淡风清”和“恭敬”提供域名、空间和数据库),想想还是己弄个空间来的稳定一些。所以买了个空间,交了一年的钱,所以至少一年内是稳定的。 另外还想做一个专门介绍“框架”的网站,现在还在构思和完善中,预计一周的时间可以基本成型。   【框架】稳定版的Demo——看点二:权限,权限过滤与验证。   您可以用 yg1(密码:123)登录,看看人员管理,也就是主从表的一种操作方式,同时也有不同的权限。 详细介绍请见:【框架】稳定版的Demo —— 三:主从表的维护方式 ps:这次的在线示和上次没什么区别,只是把左面的树状功能列表的css改了一下,在FireFox里面也可以凑合看了。 框架的网站要不断的完善,框架的内部代码也要继续完善、文档要完善、页面也要尽量改的漂亮一点。休息的时间已经够长了,这次要重新振奋起来,一定要做好!

    313100

    语言生成的变史

    语言理解(NLU)和语言生成(NLG)是人工智能发展最快的应用之一,因为人们越来越需要理解和从语言中获得意义,其中含有大量含糊不清的结构。 根据Gartner的说,“到2019年,语言生成将成为90%的现代BI和分析平台的标准功能”。 在这篇文章中,我们将讨论NLG成立初期的简短历史,以及它在未来几年的发展方向。 该信息在处理序列时由单元存储,后在预测下一个字时使用。当遇到句号时,遗忘门意识到句子的上下文可能有变,并且可以忽略当前的单元状态信息。 由于它们的顺序性,它们难以并行,限制了它们利用诸如GPU和TPU之类的现代计设备的能力。 语言生成的未来在这篇博客中,我们看到了语言生成的变,从使用简单的马尔可夫链生成句子到使用我注意模型生成更长距离的连贯文本。

    27230

    五类受启发的AI

    摘要:本文主要讲解了受启发的五类AI以及各的实际用例:神经网络、遗传、群集集体智慧、强学习、人体免疫。?搜索寻路搜索本质上是一个程序,旨在找到到达目标的最佳或最短路径。 受启发的五种1、人工神经网络?前馈神经网络--最基本的神经网络类型类型:预测建模生物学启示:认知脑功能(神经元)用例:情感分析、图像识别检测、语言校正、机器人技术。 神经网络可能是被最广泛使用的机器学习,并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型,包括语言处理和视觉识别。而且这种监督学习可以支持回归和分类问题。 遗传中的个体繁殖类型:搜索寻路生物学启示:适者生存进(细胞繁殖)用例:数据挖掘分析,机器人,制造设计,过程优遗传以“适者生存”的方式,在连续几代之间采用类似进的方来解决搜索问题。 人工免疫系统(AIS)是适应系统,受理论免疫学的启发并用于解决问题的免疫功能。AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的,由生物启发的计的子领域。

    326100

    五类受启发的AI

    摘要: 本文主要讲解了受启发的五类AI以及各的实际用例:神经网络、遗传、群集集体智慧、强学习、人体免疫。?搜索寻路 搜索本质上是一个程序,旨在找到到达目标的最佳或最短路径。 受启发的五种1、人工神经网络?前馈神经网络--最基本的神经网络类型类型:预测建模生物学启示:认知脑功能(神经元)用例:情感分析、图像识别检测、语言校正、机器人技术。 神经网络可能是被最广泛使用的机器学习,并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型,包括语言处理和视觉识别。而且这种监督学习可以支持回归和分类问题。 遗传中的个体繁殖类型:搜索寻路生物学启示:适者生存进(细胞繁殖)用例:数据挖掘分析,机器人,制造设计,过程优 遗传以“适者生存”的方式,在连续几代之间采用类似进的方来解决搜索问题 人工免疫系统(AIS)是适应系统,受理论免疫学的启发并用于解决问题的免疫功能。AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的,由生物启发的计的子领域。

    53740

    干货 | 数学通大道,

    对我们的生活中的有着各种潜移默的影响,但是否存在被滥用的情况?本文对使用问题提出了己的看。 总的来说,对我们的生活中的有着各种潜移默的影响。本文对使用问题提出了己的看,原文发在 EFF 上,本文是对博客的翻译,AI 科技评论编译如下。? 这种过分相信机器客观可信赖的趋势导致了「歧视」。人们在做决定的时候必存在着认知偏差,而歧视又使决策难度更上一层。 人类知道己存在各种偏见,即人类知错能改,但是当结果成为主导决定的唯一因素时,机构必须构建另外一个矫正偏见的系统并保证其可用。 这个系统要求不仅要给出某种分数,更要描述评价过程,另一方面人类决策者也必须有基本的统计学知识还要对己使用的特定的局限性和缺点了于胸。

    15720

    非主流语言处理——遗忘系列(一):概述

    这里“遗忘”不是笔误,这个系列要讲的“遗忘”,是以牛顿冷却公式模拟遗忘为基础、用于语言处理(NLP)的一类方的统称,而不是大名鼎鼎的“遗传”!   在“遗忘”这条非主流语言处理路上,不知不觉已经摸索了三年有余,遗忘略成体系,虽仍觉时机未到,还是决定先停一下,将脑中所积梳理成文,交由NLP的同好们点评交流。 二、遗忘原理  能够从未知的事物中发现关联、提炼规律才是真正智能的标志,而遗忘正是使智能生物具备这一能力的工具,也是适应变的利器,“遗忘”这一颇具负能量特征的家伙是如何实现发现规律这么个神奇魔的呢 这提醒我们,可以尝试用一些指数形式的函数来代替遗忘曲线,后用实践去检验,如果能满足工程实用就很好,这样的函数公式并不难找,比如:退火、半衰期公式等。 四、已经实现的功能 如果把语言处理比作从矿砂中淘金子,那么业界主流的方向是从矿砂中将金砂挑出来,而遗忘的方向则是将砂石筛出去,虽殊途但同归,所处理的任务也都是主流中所常见。

    908110

    某公司语言处理笔试题

    1 请列出几种文本特征提取答:文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF2 简述几种语言处理开源工具包答:LingPipe、FudanNLP、OpenNLP、CRF++、Standord CoreNLP、IKAnalyzer3 简述无监督和有监督的区别答:(1)有监督学习:对具有概念标记(分类)的训练样本进行学习,以尽可能对训练样本集外的数据进行标记(分类)预测。 PS:部分带标记的是半监督学习(3)训练集有输入有输出是有监督,包括所有的回归分类,比如线性回归、决策树、神经网络、KNN、SVM等;训练集只有输入没有输出是无监督,包括所有的聚类,比如k-means 、PCA、 GMM等4 请简述几种熟悉的分类答:kNN,kMeans,决策树,随机森林等5 以下代码是Java实现中文分词,请简述分词过程public class SplitChineseCharacter

    39670

    语言处理之Skip-Gram的预测

    一文理解Skip-Gram上下文的预测语言处理属于人工智能领域,它将人类语言当做文本或语音来处理,以使计机和人类更相似,是人工智能最复杂的领域之一。 要想使机器能从原始文本中学习,就需要将数据转换成计机易于处理的向量格式,这个过程叫做词表示。词向量词表示在向量空间内表达词语。 所以,如果词向量之间距离较近,这就意味着这些词是相互关联的。 后用softmax激活函数来计在给定上下文位置中,单词出现在w(t)上下文中的概率。使用到的变量1. 在数据库或文本中出现的特殊单词的汇总词典。 这个词典就叫做词汇量,是系统的已知词。 所以我们可以得知,正向传播在每段时间内会执行 |v|*k次。 Softmax函数计耗费的时间很长。3. 训练这个耗时较长。编译组: 章文斐、苏英豪

    71010

    游戏人工智能 读书笔记 (六) AI简介——

    作者:苏博览 腾讯IEG高级研究员| 导语 遗传(Genetic Algorithm,简称GA)是一种最基本的(Evolutionary Algorithm),它是模拟达尔文生物进理论的一种优模型 ,是全局的随机优(Randomized Global Optimization Algorithms)。 而优(optimization algorithm)则是基于任务来构造一个目标函数(Objective function),后在整个解空间中,来寻找一个可以最大目标函数的效用(Utility 这个退火也是来于对材料退火的原理。模拟退火来冶金学的专有名词退火。退火是将材料加热后再经特定速率冷却,目的是增大晶粒的体积,并且减少晶格中的缺陷。 ,后得到一个新的解

    577101

    浅谈PHP 5中垃圾回收

    本文将分别讨论PHP5.2和PHP5.3的垃圾回收机制,并讨论这种和改进对于程序员编写PHP的影响以及要注意的问题。 本文将分别讨论PHP5.2和PHP5.3的垃圾回收机制,并讨论这种和改进对于程序员编写PHP的影响以及要注意的问题  PHP变量及关联内存对象的内部表示  垃圾回收说到底是对变量及其所关联内存对象的操作 但是PHP发展到目前已经不仅仅用作动态页面脚本这么简单,如果将PHP用在生命周期较长的场景中,例如测试脚本或deamon进程,那么经过多次循环后积累下来的内存泄露可能就会很严重。 PHP5.3中的垃圾回收——Concurrent Cycle Collection in Reference Counted Systems  PHP5.3的垃圾回收以引用计数为基础,但是不再是使用简单计数作为回收准则 在PHP5.3中即使关闭了垃圾回收机制,PHP仍会记录可能根到根缓冲区,只是当根缓冲区满额时,PHP不会动运行垃圾回收,当,任何时候您都可以通过手工调用gc_collect_cycles()函数强制执行内存回收

    46670

    详述深度学习中优

    ,这也即是优的作用所在。 ,多维梯度下降就是,x的变情况为 其中 深度学习中,目标函数通常是训练数据集中有关各个样本的损失函数的平均,所以这里的损失目标函数为 在进行梯度下降的时候就需要计 这里就会有一个问题, ,后将目标函数变量中的每一个元素按照公式 进行调整,其中是防止分母为0的项,这里的开方、除和乘的运都是按元素运的,这些按元素运使得目标函数变量中每个元素或者每个维度都分别拥有己的学习率 一样,目标函数变量中每个元素都分别拥有己的学习率,因为在RMSProp基础上又对做了指数加权移动平均并且还做了偏差修正,使得其在寻优过程中能体现更高的搜索效果,也是深度学习在科研论文或工作中最常用的优 总结纵观这些优,核心都是为了解决某个基础在某一方面的痛点而迭代式产生的,所以这里面的梯度下降和指数加权移动平均的思想异常重要,虽这些优都在一些深度学习框架都有封装,但是了解其原理还是很重要的

    8630

    Selective Search

    星标或者置顶【OpenCV学堂】干货文章与技术教程第一时间送达详解在对象检测RCNN模型中使用了SS(Selective Search)进行区域推荐,改进了传统图像检测进行全局开窗检测的高计消耗, 其中SS作为一种区域推荐作为检测框,它是一种基于图像层次纹理、大小、形状进行分割与合并的。SS对输入图像的过度分割以后作为输入,图示如下:? 这种基于不同层次的合并被称为底向上的分割方。如下图所示:? 相似性计 颜色相似性根据两个分割区域的颜色直方图的相似度来进行比较,颜色相似计直方图方是把0~255总计256个维度分为25个BIN、对RGB三通道得到25x3=75个维度数值,比较两个分割区域的这两组 OpenCV代码示OpenCV在扩展模块图像处理中已经包含了SS,可以通过API直接创建SS模型对象,调用其方实现区域推荐功能,代码示如下:import cv2 if __name__ ==

    32730

    Selective Search

    详解在对象检测RCNN模型中使用了SS(Selective Search)进行区域推荐,改进了传统图像检测进行全局开窗检测的高计消耗,典型的对象检测网络RCNN的结构如下:? 其中SS作为一种区域推荐作为检测框,它是一种基于图像层次纹理、大小、形状进行分割与合并的。SS对输入图像的过度分割以后作为输入,图示如下:? 这种基于不同层次的合并被称为底向上的分割方。如下图所示:? 相似性计 颜色相似性根据两个分割区域的颜色直方图的相似度来进行比较,颜色相似计直方图方是把0~255总计256个维度分为25个BIN、对RGB三通道得到25x3=75个维度数值,比较两个分割区域的这两组 OpenCV代码示OpenCV在扩展模块图像处理中已经包含了SS,可以通过API直接创建SS模型对象,调用其方实现区域推荐功能,代码示如下:import cv2 if __name__ ==

    39820

    《连连看》c语言示(动连连看)

    (图片是游戏的示意图,来互联网,与本文程序无关)看题目就知道是写给初学者的,没需要的就别看了,己都觉得怪无聊的。很多游戏的耐玩性都来精巧的,特别是人工智能的水平。 比如前几天看了著名的Alpha GO的,用了复杂的人工智能网络。而最简单的,可能就是连连看了,所以很多老师留作业,直接就是实现连连看。连连看游戏的规则非常简单:两个图片相同。 所以主要是这样几部分:用数据结构描述图板。很简单,一个2维的整数数组,数组的值就是图片的标志,相同的数字表示相同的图片。 检查直接连接:两张图片的坐标,必x轴或者y轴有一项相同,表示两张图片在x轴或者y轴的同一条线上才可能出现直接连接。随后循环检查两者之间是否有障碍物即可确定。 用到的基本就是这些,下面看程序。本程序使用GCC或者CLANG编译的,可以在Linux或者Mac直接编译执行。

    1.2K90

    梯度优详解

    在这个的最简单版本中,我们取一个标量alpha,让我们假设它是0.1,后乘以相对于损耗的梯度。 这篇文章的其余部分将试图对一种称为梯度学习的方建立一个更强、更直观的理解,这是一种概念上优雅的想,旨在纠正参数空间缩放的随意性。 虽可能是这样,但我没有看到它指出,计梯度费希尔矩阵比计与潜在损失相关的二阶导数更快。以这一假设为前提,与直接对损失进行二阶优的方(可能同样昂贵)相比,很难看出梯度提供了什么边际值。 这种情况的一个例子可能并非巧合,它是当前梯度方的主要使用领域之一:加强学习领域的信任区域政策优。TRPO的基本直觉被灾难性故障或灾难性崩溃的概念所包裹。 我从来没有决定性地发现计对数似费希尔矩阵是否比计损失函数的黑森系数更有效(如果是的话,那就是梯度是获取损失表面曲率信息的更便宜的方的论据)。

    79410

    相关产品

    • 自然语言处理

      自然语言处理

      腾讯云自然语言处理(NLP)深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术,依托千亿级中文语料累积,提供16项智能文本处理能力,包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等,满足各行各业的文本智能需求。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券