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zhKF_jqr_AI

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OpenAI提出了一种方法，能够为复杂任务生成训练信号
2018-10-26 09:34

我们在五个不同的玩具算法任务中测试了这种方法，这些任务都有直接的算法解决方案，但我们假装不知道（例如，寻找图中两点之间的最短路线），不过，若想把每个片段手动组合起来就需要大量精力。我们使用迭代扩增来学习只使用片段作为训练...

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教你怎么样参加机器学习最权威的顶会
2018-10-26 09:29

随着冬季日渐临近，无论是机器学习、计算机视觉，还是自然语言处理等其他领域，现在我们已经告别了2018年的大多数顶级会议，到了一年中可以实践、沉淀新想法的时候。但对于某些人而言，他们的“会议季&rdquo...

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如何基于Plotly和ipywidgets在Jupyter Notebook中创建交互可视化内容
2018-10-26 09:26

我的Fitbit睡眠数据是一个需要可视化不同统计量（睡眠效率、睡眠得分、初次入睡时间等）、不同尺度（日、周、年等）数据的例子。使用Seaborn的刻面图（factorplot）可以一次性可视化一组目标统计量。...

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常见概率分布背后的直觉及相互联系
2018-10-26 09:20

上图中的每种分布都包含相应的概率质量函数或概率密度函数。本文只涉及结果为单个数字的分布，所以横轴均为可能的数值结果的集合。纵轴描述了结果概率。有些分布是离散的，例如，结果为0到5之间的整数，其概率质量函数图形为稀疏的直线...

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Keras实现：用部分卷积补全图像不规则缺损
2018-10-26 08:54

其中⊙表示点乘，即每个矩阵元素对应相乘，M是由0和1构成的二进制掩码。在每次完成部分卷积操作后，掩膜要进行一轮更新。这意味着如果卷积能够在至少一个有效输入上调节其输出，则在该位置移除掩码...

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深度图像和深度学习结合用于机器人抓取的Dex-Net、复杂目标分割以及让机器人整理床铺
2018-10-26 08:50

目前常用的深度传感器是结构光传感器，它可以用一种看不见的波长将一直物体的形状投射到某场景中，比如我们熟知的Kinect。另一种深度感知的方法就是LIDAR，这种技术此前常用于地形测绘，最近在一些自动驾驶汽车上也出现了它的...

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如何让分类器预测目标是否为“背景”的概率
2018-10-24 09:01

我有一种能显著改善这种情况的方法：不让背景类别学习特征，只让它学习一种可训练变量，即它的logit。这样一来，背景类别不会被嵌入到某个具体的区域中，给那些真正属于背景的图片更多的嵌入图空间...

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一个决定神经网络深度、网络层大小的简单方法
2018-10-24 08:58

输入层和输出层的层数、大小是最容易确定的。每个网络都有一个输入层，一个输出层。输入层的神经元数目等于将要处理的数据的变量数。输出层的神经元数目等于每个输入对应的输出数。不过，确定隐藏层的层数和大小却是一项挑战。...

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什么是辛普森悖论？辛普森悖论的重要性
2018-10-23 09:02

导致这一悖论的原因是样本大小。当我们分组统计数据时，Carlo's餐厅的女性推荐率高达90%，但它的样本只有40个，只占总评论人数的10%；而Sophia餐厅的女性推荐率虽然只有80%，但女性评论者有250个，这显然会大...

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TrellisNet在CNN和RNN间架起了一座桥梁
2018-10-22 08:54

回过头去看下完整的TrellisNet示意图，可以看到，其实TrellisNet的每一层，都可以视为对隐藏状态序列进行一维卷积运算，然后将卷积输出传给激活函数。也就是说，TrellisNet的网络层i的运算可以总结为...

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TPU和GPU的带宽模型
2018-10-21 09:20

带宽模型最大的限制就是这些计算是针对特定矩阵大小的，计算的难度在各种尺寸之间都不同。例如，如果你的batch size是128，那么GPU的速度会比TPU稍快一点。如果batch size小于128，GPU的速度就会快很...

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快速交付机器学习项目的经验
2018-10-21 09:16

由于团队的目标是在测试集上取得较优表现，测试集实质上描述了团队的目标。因此，测试集应当反映产品或业务的需求。例如，如果你正创建一个基于自拍检测皮肤状况的应用，你可以在任意图像上训练，但需确保测试集包含光照和画质不佳的图像...

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分布式文件系统的必要性,Python在分布式文件系统中的支持情况
2018-10-21 09:11

这里通过收集或生成更多训练数据而得到的可预测投资回报率（ROI）比上面的概念稍复杂。首先，你需要收集到足够多的数据，如下图所示，使数据量超过“Small Data Region”，在幂律区域中，才能用足够的数据做出预测。...

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BN降低内部协方差偏移是流言吗？
2018-10-21 09:08

假设在下一次迭代i+1中，zc的分布偏移至pci+1。由于网络层d的权重之前是根据pci更新的，但现在网络层d面临的输入分布却是pci+1。这一显著差异可能导致网络层生成的输出损失不下降。...

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了解用话题建模分析在线产品评论的重要性
2018-10-19 08:40

在开始文本挖掘前，数据处理和清洗是很重要的一步。在这一步中，我们会删除标点、停止词等，让评论的形式尽可能统一。处理好之后，就可以检查数据中最常出现的词语了。所以，让我们在这里定义一个函数，可以通过条形图展示数据中最常见的...

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