逻辑回归，咋一听这名字，真的跟一个正儿八经的回归模型似的，实际上从原理上讲他是一个如假包换的分类器，英文名是 Logistics regression，也叫 logit regression，maximum-entropy classification，或者 log-linear classifier。
从零推导神经网络之入门篇 什么是神经网络？ 可以先看逼乎这个问题下的答案：（https://www.zhihu.com/question/22553761）。 在有了基本概念后（没有也ojbk），我们往下走。 📷 为了实现上述分类功能，我们可以采用如下的一种模型： 假设输入向量为，我们让输出为y=1或y=0（二分类问题） 以垃圾邮件识别为例，输入向量即为每个词汇出现的次数（频率），让输出y=1为垃圾邮件，为普通邮件。 📷 【Tips：这种分类模型可以使用感知器或者逻辑回归（感兴趣的可以看历史文章了解更多）】
很多机器学习问题都可以放在一个统一的框架下讨论，这样大家在理解各种模型时就是相互联系的。
鸟类启发我们飞翔，牛蒡植物启发了尼龙绳，大自然也激发了许多其他发明。从逻辑上看，大脑是如何构建智能机器的灵感。这是启发人工神经网络（ANN）的关键思想。然而，尽管飞机受到鸟类的启发，但它们不必拍动翅膀。同样的，ANN 逐渐变得与他们的生物表兄弟有很大的不同。一些研究者甚至争辩说，我们应该完全放弃生物类比（例如，通过说“单位”而不是“神经元”），以免我们把我们的创造力限制在生物学的系统上。
本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱的具体使用方法。
下载本书代码和电子书：https://www.jianshu.com/p/4a94798f7dcc
反向传播（Backpropagation，简称 BP）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，简称 ANN）算法最常用、最有效的方法。
深度学习是机器学习中重要分支之一。它的目的是教会计算机做那些对于人类来说相当自然的事情。深度学习也是无人驾驶汽车背后的一项关键性技术，可以帮无人车识别停车标志、区分行人与路灯柱。它是手机、平板、电视和免提扬声器等设备实现语音控制的关键。深度学习近期以其前所未有的成果获得了广泛关注。
在之前的一篇文章联邦学习基本算法FedAvg的代码实现中利用numpy手搭神经网络实现了FedAvg，相比于自己造轮子，还是建议优先使用PyTorch。
编辑部翻译组 编译：西西、wally 作者：Thomas Wiecki 今天，我们将使用Lasagne构建一个更有趣的模型，这是一个灵活的Theano图书馆，用于构建各种类型的神经网络。你可能知道，PyMC3还使用了Theano，因此在Lasagne中建立了人工神经网络（ANN），将贝叶斯先验放在参数上，然后在PyMC3中使用变分推理（ADVI）来估计模型。 由于Lasagne的优秀表现，我们可以轻松地建立一个具有最大汇集层的分层贝叶斯卷积ANN，在MNIST上实现98％的准确性。 数据集：MNIS
在本文中，我们介绍了交付时间预估迭代的三个版本，分别为基于地址结构的树模型、向量召回方案以及轻量级的End-to-End的深度学习网络。同时介绍了如何在性能和指标之间取舍，以及模型策略迭代的中间历程，希望能给从事相关工作的同学们有所启发和帮助。
“你的大脑并不产生思想。你的思想塑造了神经网络。”——Deepak Chopra
J. Nocedal y S. Wright, “Numerical optimization”, Springer, 1999
水危机已成为全球主要关注的问题之一。一份报告显示，仅美国每天就浪费70亿加仑的饮用水。由于只有不到百分之一的地表水适合人类消费，因此节约用水在可持续发展中变得至关重要。不加控制地使用水和极端天气条件使情况恶化，很快就会出现淡水短缺，供需失调，地下水萎缩以及其他挑战。
在之前的一篇博客（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114806478）中，我们对基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量影响程度（重要性）排序代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB，对另一种常用的机器学习方法——神经网络方法加以代码实战。
---- 新智元报道 作者：咩咩2013 编辑：LRS 【新智元导读】还在愁没法入门目标检测？这个仓库一定得看看！作者复现了多个知名算法，训练记录都能查看。而且性能和原版持平，多机八卡也能跑！预告：居家办公让虚拟人来作伴？欢迎预约直播，教你如何从0到1自己创建一个！ 目标检测是计算机视觉领域的基础任务，没个称手的Model Zoo怎么行？ 今天给大家安利一个简单好用的目标检测的算法模型库miemiedetection，目前在GitHub已斩获130+颗star 代码链接：https://gith
脑机接口能够通过脑电图(EEG)信号与设备进行通信。有实验提出了一种使用EEG波的新算法，通过眨眼和注意力水平信号来控制无人机的运动。通过使用支持向量机算法对眨眼进行分类和通过人工神经将其转换为4位代码网络。线性回归方法用于将注意力分类为低级别或高级别一个动态阈值，产生一个1位代码。算法中的运动控制结构为两个控制层。第一层提供控制眨眼信号，第二层同时包含眨眼信号并感知注意力水平。提取脑电信号并使用单通道NeuroSkyMindWave2设备进行处理。所提出的算法已经通过对五个不同年龄的个体的实验测试得到验证。结果表明它的高性能与现有算法相比，精度为91.85%用于9个控制命令。具有以下能力多达16个命令及其高精度，该算法可以适用于许多应用。
大家好！今天给大家安利一个宝藏仓库miemiedetection ，该仓库实现了PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE三个算法一键三连，还请大家点个star!
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2D Human Pose Estimation (以下简称 2D HPE )旨在从图像或者视频中预测人体关节点（或称关键点，比如头，左手，右脚等）的二维空间位置坐标。2D HPE 的应用场景非常广泛，包括动作识别，动画生成，增强现实等。
HM-ANN: Efficient Billion-Point Nearest Neighbor Search on Heterogenous Memory 是一篇被 2020 年 Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020). 本文提出了一种基于图的相似性搜索的新型算法，称为 HM-ANN。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
未经训练的神经网络模型很像新生儿: 他们被创造出来的时候对世界一无所知(如果考虑到认识论理论的话)，而且只有通过接触这个世界，也就是后天的知识，才会慢慢提高它们的认知程度。算法通过数据体验世界——我们试图通过在相关数据集上训练神经网络，来提高其认知程度。衡量进度的方法是通过监测网络产生的误差。
Bounding box 回归通过预测目标的bbox来定位图像/视频中的目标，这是目标检测、定位和跟踪的基础。例如，最高级的目标检测器通常由一个bbox回归分支和一个分类分支组成，其中bbox回归分支生成用于定位对象进行分类的bbox。在这项工作中，作者探索了更有效的损失函数。
19年７月，Kai Chen等人写了一篇文章MMDetection(https://arxiv.org/pdf/1906.07155.pdf),介绍了他们在mmdetection(https://github.com/open-mmlab/mmdetection)上的一些工作。包括mmdetection的设计逻辑，已实现的算法等。猜：KaiChen在不知道经历了一些什么之后，觉得对各种实现迥异的检测算法抽象一些公共的组件出来也许是一件不错的事。这里尝试对代码做一些简单的解析，见下。
我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布（i.i.d，independently and identically distributed），即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。但是一般独立同分布的假设往往不成立，即数据的分布可能会发生变化（distribution drift），并且可能当前的数据量过少，不足以对整个数据集进行分布估计
2022年6月27日，来自杨森研发部结晶技术部门的Christos Xiouras和雅典国立技术大学化学工程学院的Georgios D. Stefanidis等人在Chem Rev杂志发表文章Applications of Artificial Intelligence and Machine Learning Algorithms to Crystallization。
负责提供周围目标的精确3D边界框的3D目标检测是自动驾驶中必不可少的环境感知任务。最近，依靠激光雷达的精确深度测量，基于激光雷达的检测器取得了优异的性能。然而，LIDAR系统的一些固有缺陷，例如高成本和对不利天气条件的敏感性，不可避免地限制了这些方法的应用。相比之下，摄像机传感器更经济，在雨雪天气下更耐用，并且可以满足严格的车辆法规。
作为任何数据科学项目的一部分，数据可视化在理解更多可用数据和识别任何主要模式方面发挥着重要作用。
大家好！此前我们介绍了二维人体姿态估计（2D Human Pose Estimation，以下简称2D HPE）的基本概念、常用数据集，以及自顶向下的2D HPE算法。本文将结合MMPose对自底向上的2D HPE算法做一些更详细的分析。
近年来，对深度学习的需求不断增长，其应用程序被应用于各个商业部门。各公司现在都在寻找能够利用深度学习和机器学习技术的专业人士。在本文中，将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作，那么这些问题会对你有所帮助。
总第518篇 2022年 第035篇 近日，美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架 YOLOv6，能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中，视觉智能部不断进行了探索和优化，同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集 COCO 上的实验结果显示，YOLOv6 在检测精度和速度方面均超越其他同体量的算法，同时支持多种不同平台的部署，极大简化工程部署时的适配工作。特此开源，希望能帮助到更多的同学。 1. 概述 精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的
如图1所示，还为具有较低计算能力的边缘计算设备设计了参数较少的轻量化模型，这也显示了更好的性能。 github：https://github.com/LSH9832/edgeyolo
PCA-Principle Component Analysis 主成分分析
两者之间的区别在于，在两个阶段的检测器中，第一阶段使用区域提议网络来生成关注区域，第二阶段使用这些关注区域进行对象分类和边界框回归。另一方面，单级检测器使用输入图像直接学习分类概率和边界框坐标。因此，这些架构将对象检测视为简单的回归问题，因此速度更快但准确性较低。
我们从一个实例来了解机器学习的基本概念。假设我们现在面临这样一个任务(Task) ,任务的内容是识别手写体的数字。对于计算机而言，这些手写数字是一张张图片，如下所示：
https://github.com/BICLab/Spike-Driven-Transformer
作者简介：申泽邦（Adam Shan），兰州大学在读硕士研究生，主攻无人驾驶，深度学习。 ▌基本概念 我们从一个实例来了解机器学习的基本概念。假设我们现在面临这样一个任务(Task) ,任务的内容是识别手写体的数字。对于计算机而言，这些手写数字是一张张图片，如下所示： 对人来说，识别这些手写数字是非常简单的，但是对于计算机而言，这种任务很难通过固定的编程来完成，即使我们把我们已经知道的所有手写数字都存储到数据库中，一旦出现一个全新的手写数字（从未出现在数据库中），固定的程序就很难识别出这个数字来。所以，在这
近年来，自动驾驶汽车不断走进我们的视野中，面向自动驾驶的目标检测算法也成为了国内外的研究热点之一。安全可靠的自动驾驶汽车依赖于对周围环境的准确感知，以便及时做出正确的决策。目标检测是自动驾驶系统的关键任务之一，其主要的功能是检测前方道路上出现的目标的空间位置和目标类别。
其中ξi是松弛变量，但它实际上是hinge(合页)损失函数，所以ξi也作为对应的点(xi, yi)的损失，如下图所示：
思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。
在很多情况下，可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢？举一个简单的例子：假设你正在训练一个网络模型，该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。但是训练数据中只有 50 个持有武器的视频，而有 1000 个没有持有武器的视频。如果使用这个数据集完成训练的话，模型肯定倾向于预测视频中没有持有武器。针对这个问题，可以做一些事情来解决：
上次介绍的逻辑回归的内容，基本都是基于二分类的。那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢？那肯定是有的，还不止一种。
以前大体介绍过，我们这边是做运维平台的。如果要形象化理解，那么，比如jenkins这种喜闻乐见的软件大致了解吧，jenkins就经常需要同步文件/版本包到远程机器上，jenkins怎么实现的，没去了解。
最近anchor free的目标检测方法很多，尤其是centernet，在我心中是真正的anchor free + nms free方法，这篇centernet对应的是"Objects as Points"，不是另外一篇"CenterNet- Keypoint Triplets for Object Detection"。作者xinyi zhou也是之前ExtremeNet的作者。
之前介绍了14种文本分类中的常用算法，包括8种传统算法：k临近、决策树、多层感知器、朴素贝叶斯（包括伯努利贝叶斯、高斯贝叶斯和多项式贝叶斯）、逻辑回归和支持向量机；4种集成学习算法：随机森林、AdaBoost、lightGBM和xgBoost；2种深度学习算法：前馈神经网络和LSTM。 各篇链接如下：
默认情况下，逻辑回归仅限于两类分类问题。一些扩展，可以允许将逻辑回归用于多类分类问题，尽管它们要求首先将分类问题转换为多个二元分类问题。
阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）科学家提出了一种新颖的人脸关键点检测方法PIPNet，通过融合坐标回归和热力图回归的优势，并结合半监督学习充分利用大量无标注数据提升跨域的泛化性能，最终得到一个又快又准又稳的人脸关键点检测器。相关论文已被IJCV 2021接收。
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