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这些深度学习术语,你了解多少?(上)

入门深度学习,不知道这些术语怎么和别人对话?

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黑箱方法-神经网络①

人工神经网络 人工神经网络的概念 人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行建模,使用的模型来源于人类大脑对来自感觉输入的刺激是如何反应的理解。

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python logistic回归

常用的分类与预测算法 回归分析 决策树 人工神经网络 贝叶斯网络 支持向量机 其中回归分析包括: 线性回归---自变量因变量线性关系,最小二乘法求解。

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黑箱方法 支持向量机②

支持向量机 1. R中svm介绍 R的函数包e1071提供了libsvm的接口。使用e1071包中svm函数可以得到与libsvm相同的结果。write.svm()更是可以把R训练得到的结果写为标准的Libsvm格式,以供其他环境下libsvm的使用。

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机器学习识别乳腺癌

简介 人工神经网络是一种类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型,由大量的输入层节点、隐藏层节点和输出层节点连接构成。有关神经网络算法最核心的三个问题就是:选择激活函数、隐藏层数目和节点的确定以及权重的设置。

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CNN-RNN中文文本分类,基于TensorFlow 实现

使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类 CNN做句子分类的论文可以参看: https://arxiv.org/abs/1408.5882 还可以去读dennybritz大牛的博客: http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ 以及字符级CNN的论文: https://arxiv.org/abs/1509.01626 本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现,使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类,达到了较好的效果。

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gcForest算法原理及Python实现

1.背景介绍 从目前来看深度学习大多建立在多层的神经网络基础上,也即一些参数化的多层可微的非线性模块,这样就可以通过后向传播去训练,Zhi-Hua Zhou和Ji Feng在Deep Forest论文中基于不可微的模块建立深度模块,这就是gcForest。

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关于ncnn的运行环境安装

ncnn是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 其开源代码网址为https://github.com/Tencent/ncnn 说一下我使用的环境配置:       1、操作系统:Ubuntu 16.04       2、cuda 8.0       3、Open CV 3.0 因为这些库在本地环境上安装起来即复杂又费时,所以我推荐使用docker。

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从Sophia受质疑说起,人工智能的世界充满了炒作和欺骗?

当机器人Sophia第一次出现在世人眼前的时候,全世界都沸腾了,也对它充满了好奇。这个机器人的“性格”活泼,比如,它可以调侃深夜节目的主持人,甚至在表达时还可以像我们一样做出生动的面部表情。可以说,Sophia就好像一个直接从科幻小说中走出来的机器人,当然,它也成为了目前我们所见过的最接近人工智能的东西。

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Github开源人脸识别项目face_recognition

Github开源人脸识别项目face_recognition 译者注: 本项目face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统。

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[雪峰磁针石博客]python计算机视觉深度学习2图像基础

构建自己的图像分类器之前需要了解图像是什么。 像素:图像的元素 像素是图像的基本元素。每个图像都由一组像素组成。没有比像素更细的粒度。 通常像素是光的“颜色”或“强度”。 下图的分辨率为1,000×750,这意味着它是1,000像素宽750像素高。

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