首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    一篇文章搞懂人脸识别的十个概念

    作者:汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年,不仅在技术方面有很好的积累,而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员,在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现:不管是“从图中找到人脸的位置”,或是“识别出这个人脸对应的身份”,亦或是其他,大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此,笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念,主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解,方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介

    010

    AI综述专栏| 大数据近似最近邻搜索哈希方法综述(下)

    最近邻搜索(Nearest Neighbor Search)也称作最近点搜索,是指在一个尺度空间中搜索与查询点最近点的优化问题。最近邻搜索在很多领域中都有广泛应用,如:计算机视觉、信息检索、数据挖掘、机器学习,大规模学习等。其中在计算机视觉领域中应用最广,如:计算机图形学、图像检索、复本检索、物体识别、场景识别、场景分类、姿势评估,特征匹配等。由于哈希方法可以在保证正确率的前提下减少检索时间,如今哈希编码被广泛应用在各个领域。本文是关于大数据近似最近邻搜索问题中应用哈希方法的综述。文章分为两部分,本篇为第二部分。

    02

    深度学习不得不会的迁移学习(Transfer Learning)

    在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型;然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而,我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我们看到Web应用领域的发展非常快速。大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客、播客等等。传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据,这将会耗费大量的人力与物力。而没有大量的标注数据,会使得很多与学习相关研究与应用无法开展。其次,传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。然而,在许多情况下,这种同分布假设并不满足。通常可能发生的情况如训练数据过期。这往往需要我们去重新标注大量的训练数据以满足我们训练的需要,但标注新数据是非常昂贵的,需要大量的人力与物力。从另外一个角度上看,如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据,完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用来帮助将来的学习。迁移学习(Transfer Learning)的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。因此,迁移学习不会像传统机器学习那样作同分布假设。

    02

    网络表征学习综述

    当前机器学习在许多应用场景中已经取得了很好的效果,例如人脸识别与检测、异常检测、语音识别等等,而目前应用最多最广泛的机器学习算法就是卷积神经网络模型。但是大多应用场景都是基于很结构化的数据输入,比如图片、视频、语音等,而对于图结构(网络结构)的数据,相对应的机器学习方法却比较少,而且卷积神经网络也很难直接应用到图结构的数据中。在现实世界中,相比图片等简单的网格结构,图结构是更泛化的数据结构,比如一般的社交网络、互联网等,都是由图这种数据结构表示的,图的节点表示单个用户,图的边表示用户之间的互联关系。针对网络结构,用向量的数据形式表示网络结构、节点属性的机器学习方法就是网络表征学习。

    03
    领券