文章来源于SAMshare，作者flora 特征锦囊：今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化 今天我们来讲讲一个理论知识，也是老生常谈的内容，在模型开发相关岗位中出场率较高的，那就是L1与L2正则化
特征锦囊：今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化 今天我们来讲讲一个理论知识，也是老生常谈的内容，在模型开发相关岗位中出场率较高的，那就是L1与L2正则化了，这个看似简单却十分重要的概念，还是需要深
常用的norm有L1-norm，L2-norm即L1，L2范数。那么问题来了，什么是范数？
作者：biaodianfu https://www.biaodianfu.com/ridge-lasso-elasticnet.html
今天我们主要针对Stochastic Subgradient Methods来进行详细讲解，如果有兴趣的读者，进认真和我们一起阅读下去，记得拿好纸和笔。
（2）逻辑回归的基本概念 这个最好从广义线性模型的角度分析，逻辑回归是假设y服从Bernoulli分布。
本文记录BatchNormalization的总结思考及其拓展，目前收录BatchRenormalization、AdaBN、WeightNormalization、NormalizationPropagation。
Fréchet distance(弗雷歇距离)是法国数学家Maurice René Fréchet在1906年提出的一种路径空间相似性计算方法。
前言：紧接上一篇文章结尾，预测值和真实值存在较大差距,接着介绍用多项式权重来提高拟合度（R2），过拟合解决办法，引出正则项L1和L2，Ridge回归和LASSO回归。 目标函数 机器学习中目标函数
本篇文章讲解如何缓解over-fitting。首先看下面三张图，under-fitted表明预测的函数模型所包含的参数量、复杂度低于实际模型，但这种情况已经越来越少见了，因为现在的网络都足够深
HOG特征描述子的定义： locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids，即局部归一化的梯度方向直方图，是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 Histogram of Oriented Gradient descriptors provide a dense overlapping description of image regions，即统计图像局部区域的梯度方向信息来作为该局部图像区域的表征。
BERT 作为目前工业界中训练最耗时的应用，计算量甚至远大于机器视觉中的 ImageNet 训练。在 BERT 原论文中，Jacob Devlin 也是用了 16 台云TPU（64 个 TPU 芯片）花了整整四天，才训练完了 BERT-large 模型。
1-范数：即向量元素绝对值之和，matlab中可以调用函数norm(x, 1)
来源：PaperWeekly本文约8400字，建议阅读15分钟本文和大家全面讨论机器学习和深度学习中的泛化和正则化。 模型泛化能力，是设计和评估一个机器学习 or 深度学习方法时无比重要的维度，所以我想通过一系列文章，与大家全面地讨论机器学习和深度学习中的泛化（generalization）/正则化（regularization），一方面从多角度理解模型的泛化问题，另一方面，从泛化角度来解释机器学习和深度学习中的很多方法（norm panalty, weight decay, dropout, parame
一个成熟的人脸识别系统通常由人脸检测、人脸最优照片选取、人脸对齐、特征提取、特征比对几个模块组成。
将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。
比较有意思的论文[1]，关注的点也是在序列建模的位置信息编码。先前的方法通过引入额外的位置编码，在 embedding 层将词向量和位置向量通过加性编码融合，
雷天琪 法国电信 机器学习实习生 巴黎综合理工学院（École Polytechnique） 知乎链接：http://www.zhihu.com/question/35649122/answer/64675192 我们在机器学习的案例中经常会陷入一种情况，即数据量不足，或者在维度过高的情况下，数据量相对不足。 如果是维度过高造成的数据量不足（维度灾难），我们可以用降维的方式来“缓解压力”，但是在某些情况下，即使降维之后，我们依然没有足够的数据。 比如一次调查中，我们只获得了几千份样本，那么，在数据
第一部分：深度学习 下载PDF版请点击阅读原文 1、神经网络基础问题 （1）BP，Back-propagation（要能推倒） 后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法
后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强调：要将参数进行随机初始化而不是全部置0，否则所有隐层的数值都会与输入相关，这称为对称失效。 大致过程是:
图像生成领域，有这么几种方法，Flow-Based、GAN-Based、VAE+Pixel-CNN系列、扩散模型自回归。更早期的是基于自编码器的图像生成，各种Auto-Encoder模型，以及影响很大的变分自编码器d-VAE。后面又有Flow-Based，不过似乎Flow-Based引起的注意不是那么大。然后是名噪一时的GAN。2020年之后，扩散模型逐渐火热，一直到现在慢慢扩展到视频生成、3D生成、目标检测和语义分割等领域。
作者：苏小保（jacksu） 华为工程师 擅长分布式系统、大数据、机器学习。github地址：https://github.com/jacksu 通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题： 不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。 信息冗余：对于某些定量特征，其包含的有效信息为区间划分，例如学习成绩，假若只关心“及格”或不“及格”，那么需要将定量的考分，转换成“1”和“0”表示及格和未及格。二值化可以解决这一问题。 定性特征不能直接使用：某些
导读 本文介绍了 360 信息流推荐场景下，利用 Mind 对用户行为进行多兴趣抽取及召回的相关工作。
求解答的问题：Data这个部门如何啊？hr说老大是项亮。知道AILab好像特别出名。。。 面经如下（有点粗略，有些问题想不起来了。。。抱歉）： 在北邮人上直接投的简历，得到面试机会，由于人在天津+各种事情，面试时间推了三次。。。hr小姐姐脾气太好了，点赞 技术面两面+hr一面+hr电话直接谈入职时间 一面（视频）50min： 讲自己写的论文，20min，如何用的LDA，讲解多臂赌博机，从基本的到我用到的，再到改进，论文中最重要的参考文献面试官很懂。。。聊得很细 xgboost原理，推导，调参，（由于kagg
在本文中提出了一种称为ISTR的实例分割Transformer，它是首个基于Transformer的端到端框架。ISTR通过预测低维Mask嵌入，并将其与Ground-Truth Mask嵌入进行匹配以得到Set Loss。此外，ISTR同时使用循环细化策略进行检测和分割，与现有的自上而下和自下而上的框架相比，它提供了一种实现实例分割的新方法。
探索了行人特征的基本学习方法。在这个实践中，我们将会学到如何一步一步搭建简单的行人重识别系统。欢迎任何建议。
与简单的加法运算相比，乘法运算具有更高的计算复杂度。深度神经网络中广泛使用的卷积正好是来度量输入特征和卷积滤波器之间的相似性，这涉及浮点值之间的大量乘法。现在作者提出了加法网络(AdderNets)来交换深度神经网络中的这些大规模乘法，特别是卷积神经网络(CNNs)，以获得更简易的加法以降低计算成本。
!【导读】 这是杨灿博士在早年写的关于统计学习的一些见解，尤其关于Lasso与Boosting。当年我读博2011年时期间看到这篇文章，也是受益良多。作者文采很棒，《悟空传》“你不觉得天边的晚霞很美吗？只有看着她，我才能坚持向西走。” 推荐给大家！ 作者简介：杨灿，香港科技大学电子与计算机工程系。 主页：http://ihome.ust.hk/~eeyang/index.html 在港科大拿到 PhD，做的是 Bioinformatics 方面的东西。Bioinformatics 这个领域很乱，从业者水平参
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/133301967
CVPR2020收录的结果已经早早公布，想必很多同学都有知晓一些，“计算机视觉战队”今天从中又挑选了一篇目标检测类的文献，和大家分享这篇文献中的新算法框架！
人们用很多东西来比喻准备面试的过程。有人说这像准备一场战争，也有人说像邀请某人出去约会，还有人说像在高尔夫大师赛上打进最后一个洞。准备面试是一个令人兴奋，又或者是令人恐惧的过程。准备一场机器学习工程师的面试更是如此。要如何准备才能得到自己想要的结果呢？ 成功的关键在于思维方式和充分的准备。 公司和角色 你首先要思考为什么你所申请的公司会有这样一个职位开放着。这是准备过程中极为重要的一个问题。如果你知道自己会被问到什么，你就能更好地定位自己能给公司带来的价值在哪里。比如说，一家公司正在招聘一名机器学习工程
全局优化与局部优化的理念完全不同（全局优化求解器通常被称为随机求解器，试图避免局部最优点）。
深度学习在计算机视觉领域取得的巨大的发展，最近几年CNN一直是目前主流模型所采取的架构。最近半年RNN/LSTM应用在识别领域逐渐成为一种潮流，RNN在获取目标的上下文中较CNN有独特的优势。以下我们分析最近有关RNN做目标识别的相关文章。 1、Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural Networks CVPR2016（论文笔记） 本文的主要贡献是用skip poolin
HOG（Histogram of Oriented Gradients）HOG特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取技术（深度学习之前），是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对像局部的变形与光照影响有很好的稳定性，最初是用HOG特征来识别人像，通过HOG特征提取+SVM训练，可以得到很好的效果，OpenCV已经有相应的接口。
最近在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识，参考相关论文和网上一些博文在此对HOG特征进行下总结。
深度学习在计算机视觉领域取得的巨大的发展，最近几年CNN一直是目前主流模型所采取的架构。最近半年RNN/LSTM应用在识别领域逐渐成为一种潮流，RNN在获取目标的上下文中较CNN有独特的优势。以下我们分析最近有关RNN做目标识别的相关文章。 1、Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural Networks CVPR2016（论文笔记） 本文的主要贡献是用skip pooli
论文: NetAdapt: Platform-Aware Neural Network Adaptation for Mobile Applications
本文解释了计算距离的各种方法，并展示了它们在我们日常生活中的实例。限于篇幅，便于阅读，将本文分为上下两篇，希望对你有所帮助。
论文: LiftPool: Bidirectional ConvNet Pooling
用机器学习做时间序列异常检测 (TAD) 受到有缺陷的评估指标、不一致的基准测试、缺乏模型选择适当性论证的困扰。
在本文中，我们研究深度神经网络（DNNs）在小型文本相关的说话者验证任务的应用。在开发阶段，DNN经过训练，可以在帧级别对说话人进行分类。在说话人录入阶段，使用训练好的的DNN用于提取来自最后隐藏层的语音特征。这些说话人特征或平均值，d-vector，用作说话人特征模型。在评估阶段，为每个话语提取d-vector与录入的说话人模型相比较，进行验证。实验结果表明基于DNN的说话人验证与常用的i-vector相比，系统在一个小的声音文本相关的说话人验证任务实现了良好的性能表现。此外，基于DNN的系统对添加的噪声更加稳健，并且在低错误拒绝操作点上优于i-vector系统。最后，组合系统在进行安静和嘈杂的条件分别优于i-vector系统以14％和25％的相对错误率（EER）。
由于数据没有可靠的标签来判断一个搜索结果是好是坏，我们希望提出客观的标准来评估搜索结果，而不是依赖于人类注释的标签。我们使用这个准则进行实验，并评估术语匹配和语义信号所传递的值。然后我们证明，即使考虑到专门为科学文本设计的模型的微调版本，语义信号也会产生糟糕的结果。
这节课就进入了正题讲起了卷积神经网络(Convolutional Neural Network)，这应该是目前最流行的神经网络了，很多目标追踪算法和现代的应用都用到了卷积神经网络，学好这个才能算是入了深度学习的门，以前学过相关理论，因此这篇就写得简单点，主要是记录一下相应的知识点，加强一些概念性东西的理解。
说实话我有点意外，对于怎样学深度学习，我设想过各种问题，但没想到大家最好奇的会是上面这个问题。不过，了解深度学习，确实应该从了解人工智能、机器学习和深度学习这三者的关系开始。我看过的不少书都喜欢把三者关系画成三个套在一起的大圆圈，最外面的圈是人工智能，里面一点的圈是机器学习，最里面的圈是深度学习。这个图传得很广，三者的关系也确实可以简单理解成人工智能>机器学习>深度学习。不过，这样画图容易让人误认为人工智能的核心是机器学习，而机器学习的核心则是深度学习。这是一种误导。
卷积神经网络新手指南之二 引言 本文将进一步探讨有关卷积神经网络的更多细节，注：以下文章中部分内容较为复杂，为了保证其简明性，部分内容详细解释的研究文献会标注在后。 步幅和填充 让我们看回之前的转换层
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割，提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。
YOLO系列检测器已将自己确立为高效实用的工具。然而，它们依赖于预定义和训练的物体类别，这在开放场景中限制了它们的适用性。针对这一限制，作者引入了YOLO-World，这是一种创新的方法，通过视觉语言建模和在大型数据集上的预训练，将YOLO与开集检测能力相结合。具体来说，作者提出了一种新的可重参化的视觉语言路径聚合网络（RepVL-PAN）和区域文本对比损失，以促进视觉和语言信息之间的交互。作者的方法在以零样本方式检测广泛范围的物体时表现出色，且效率高。 在具有挑战性的LVIS数据集上，YOLO-World在V100上实现了35.4 AP和52.0 FPS，在准确性和速度上都超过了许多最先进的方法。此外，经过微调的YOLO-World在包括目标检测和开集实例分割在内的几个下游任务上取得了显著性能。
torch.compile是加速 PyTorch 代码的最新方法！torch.compile通过将 PyTorch 代码 JIT 编译成优化的内核来使 PyTorch 代码运行更快，同时需要最少的代码更改。
本文将使用Python和MediaPipe搭建一个嗜睡检测系统 (包含详细步骤 + 源码)。
输入一个张量t，把t中的每一个元素的值都压缩在clip_value_min和clip_value_max之间。小于min的让它等于min，大于max的元素的值等于max。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
