Keras和TensorFlow究竟哪個會更好？

Keras 依然作為一個庫，與 TensorFlow 分開，進行獨立操作，所以仍存在未來兩者會分開的可能性；然而，我們知道 Google 官方同時支持 ...

2018-10-11 標簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)Keras 2.2萬 0

為何基于決策樹的模型經(jīng)久不衰?何時使用基于決策樹的模型?

現(xiàn)在是植樹時刻！我決定使用Titanic數(shù)據(jù)集，機器學(xué)習(xí)社區(qū)最著名的數(shù)據(jù)集之一。你可以從Kaggle（c/titanic）或GitHub（alanmar...

2018-10-09 標簽：數(shù)據(jù)集決策樹R語言 1.0萬 0

一個名為Metaverse的工具來幫助人們快速生成逼真的訓(xùn)練數(shù)據(jù)

有的算法需要使用者具有一定的編程能力，而有的算法生成的結(jié)果卻又不是那么逼真。我們真正需要的是一個能夠方便高效地生成大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)完成對新物體的...

2018-10-08 標簽：計算機視覺數(shù)據(jù)集 6047 0

9月最受歡迎的機器學(xué)習(xí)開源項目Top10！

YOLOv3 是當前最先進的實時檢測目標的系統(tǒng)，相比于前兩個版本，第三版針對小目標的精度有顯著提升。YOLOv3 的 Github 目錄包含了全部基于 ...

2018-10-08 標簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集開源項目 3063 0

從簡介、計算步驟、應(yīng)用三方面進行理解PCA的降維作用

數(shù)據(jù)集看起來像一個從原點到右上角延伸的細長扁平的橢圓。要降低整個數(shù)據(jù)集的維度，我們必須把點映射成一條線。下圖中的兩條線都是數(shù)據(jù)集可以映射的，映射到哪條線...

2018-10-08 標簽：PCA數(shù)據(jù)集 9646 0

了解人工智能的實際應(yīng)用，以及它的缺陷

在這個項目里，我們用了兩個公開的數(shù)據(jù)集，A中包含了來自倫敦三家不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)，有將近600名病人。數(shù)據(jù)集B包含了來自美國、中國和德國25家不同醫(yī)院的12...

2018-10-08 標簽：人工智能數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 5614 0

基于生成網(wǎng)絡(luò)(GAN)來輔助藝術(shù)家進行更具創(chuàng)意的設(shè)計項目

該項目的目標不是制造一把功能性椅子，而是為人類設(shè)計師創(chuàng)造一個激發(fā)靈感的“視覺提示”，為了探索了如何讓機器學(xué)習(xí)用作藝術(shù)和設(shè)計工具來啟發(fā)人的思維，就像超現(xiàn)實...

2018-09-28 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN數(shù)據(jù)集 5458 0

什么是Adam、ReLU、YOLO？解釋深度學(xué)習(xí)的一些常用術(shù)語

AlexNet是一個流行的CNN架構(gòu)，有八層，它比LeNet更廣泛，因此訓(xùn)練用時也更長。2012年，AlexNet贏得了ImageNet圖像分類挑戰(zhàn)。相...

2018-09-28 標簽：算法數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.9萬 0

如何利用兩種機器學(xué)習(xí)的方法——邏輯回歸和樸素貝葉斯分類器

特征工程是不一個簡單的技能，它更像是復(fù)雜的藝術(shù)形式。 它包含了考慮數(shù)據(jù)集和域的過程，選擇對于模型最有用的特征，以及測試特征以優(yōu)化選擇。 Scikit-l...

2018-10-04 標簽：分類器機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6300 0

基于對圖片的語音描述，可以學(xué)習(xí)在圖片中辨認目標物體

這項工作是Harwath等人早期一項研究的擴展，他們當時研究將語音與相關(guān)主題的圖片相連接。在早期研究中，他們從Mechanical Turk平臺的分類數(shù)...

2018-10-04 標簽：語音識別機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3097 0

新方法開啟了多種語言快速翻譯、精準翻譯的大門

用無監(jiān)督的雙語詞典推斷法進行詞對詞翻譯并不是好的翻譯方法，因為詞語可能會丟失，或打亂順序，或出現(xiàn)錯誤。但是，它能最大程度地保留文本的意思。我們可以用語言...

2018-10-04 標簽：機器翻譯數(shù)據(jù)集 3537 0

一種兼具神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高效性和高斯過程靈活性的方法——神經(jīng)過程

我們可以把NP看作是根據(jù)“context points”中的“target points”建模的模型，相關(guān)信息通過潛在空間z從左側(cè)流向右側(cè)，從而提供新的...

2018-10-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4813 0

nuTonomy發(fā)布自動駕駛數(shù)據(jù)集nuScenes

數(shù)據(jù)集是機器學(xué)習(xí)算法的命脈——從某種意義上講，數(shù)據(jù)集對于自動駕駛等人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，最重要的是它們的質(zhì)量最高。同時，數(shù)據(jù)集也衍生出自動駕駛行業(yè)新的商業(yè)模式。

2018-09-19 標簽：數(shù)據(jù)集自動駕駛 1.6萬 0

谷歌開源了一款工具名為What-If,無需編寫代碼就能分析一款機器學(xué)習(xí)模型

What-If工具有多種功能，包括用Facets自動對你的數(shù)據(jù)集進行可視化、從數(shù)據(jù)集中手動編輯樣本的能力以及觀察這些變化帶來的影響、并且自動生成part...

2018-09-24 標簽：谷歌機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3416 0

TensorFlow宣布開源TXF的一個重要組件：“數(shù)據(jù)驗證”

對于數(shù)據(jù)集中不斷增加的新數(shù)據(jù)，我們需要用原模式對它們進行驗證。但是，在常規(guī)設(shè)置中，這個模式每個一段時間都會維護一次，它基于統(tǒng)計信息，而統(tǒng)計信息又會受新加...

2018-09-24 標簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集TensorFlow 1888 0

MIT不斷開發(fā)新的方法來分析從儀表化車隊收集的大規(guī)模數(shù)據(jù)集

在MIT - AVT研究的頭14個月里，車輛每天行駛里程的可視化。這種可視化沒有顯示最近幾個月，因為每輛車內(nèi)的高容量存儲支持數(shù)據(jù)卸載之間的擴展記錄以及隨...

2018-09-10 標簽：計算機視覺數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 3861 0

面向機器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突變算法

與最先進的人工設(shè)計架構(gòu)、基于強化學(xué)習(xí)的架構(gòu)搜索方法、以及基于進化算法的其他自動化方法的結(jié)果相比，結(jié)構(gòu)突變算法在分類錯誤上稍高出前幾種方法，但耗時要少得多...

2018-09-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2925 0

Google又為科研工作者推出了一款重磅產(chǎn)品——數(shù)據(jù)集搜索

在這個新版本中，用戶可以找到很多環(huán)境和社會科學(xué)相關(guān)的數(shù)據(jù)集，以及其他學(xué)科的數(shù)據(jù)，包括政府數(shù)據(jù)和新聞機構(gòu)提供的數(shù)據(jù)，如 ProPublica。隨著越來越多...

2018-09-07 標簽：Google數(shù)據(jù)集 2290 0