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zhKF_jqr_AI

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数据科学家Jeremy Howard发布了fast.ai最新的课程
2018-9-29 09:11

第一课将向同学们展示如何创建一个随机森林，随机森林也许是应用最广泛的机器学习模型了，其中会以Kaggle竞赛中的Bull Book for Bulldozers项目为例，用随机森林创造出解决方案，结果可以达到Kaggle...

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训练一个机器学习系统，让它学会检测和分类图像中的对象
2018-9-29 09:06

相比之下，机器在生成“视觉”上更费力。它们看待事物的方式类似用盲文阅读，其中图像的像素就是“文字”，通过在像素上运行各类算法，机器最终能生成关于目标物体的越来越复杂的表达形式。运行这一复杂过程的系统是神经网络，它由许多“...

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如何构建人脸识别器的一则指南
2018-9-29 09:01

因此这张人脸可以用(23.1, 15.8, 255, 224, 189, 5.2, 4.4)这个向量表示。当然，除了以上特征，我们还可以通过观察和测量获得更多人脸信息，比如发色、面部毛发、是否戴眼镜等，但为了方便介绍，我...

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什么是Adam、ReLU、YOLO？解释深度学习的一些常用术语
2018-9-28 09:11

AlexNet是一个流行的CNN架构，有八层，它比LeNet更广泛，因此训练用时也更长。2012年，AlexNet赢得了ImageNet图像分类挑战。相关论文：ImageNet Classification with D...

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深入浅出地介绍了梯度下降这一概念
2018-9-28 09:06

初始化权重时，我们在损失曲面的A点。我们首先要做的，是检查一下，在x-y平面上的所有可能方向中，沿着哪个方向移动能带来最陡峭的损失值下降。这就是我们需要移动的方向。这一方向恰好是梯度的反方向。梯度，导数的高维表兄弟，为我...

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只要3千（美元），顶级GPU可扩展的深度学习计算机抱回家
2018-9-28 09:02

假设这台只有一个GPU的机器在未来三年不会折旧，下表显示，如果你至少用了一年后，它会便宜10倍，其中包括电费。亚马逊的AWS会给予长期使用者优惠，如果你买了好几年的AWS服务，也许能便宜4—6倍，但仍然是一笔不小的费用。...

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R和Python，哪个对数据科学初学者更友好？
2018-9-28 08:59

我想强调的是，这主要不是少打几个字的问题，而是形成“恰当的”心智模型的问题。许多人抱怨R代码很慢，99%是因为没有向量化他们的代码，而使用“Python风格”的循环（隐式或显式）。...

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合成语言数据集引起的争议，部分源自不同研究社区间的沟通不畅
2018-10-4 08:53

数据收集自人类说话人，这些人不需要知道任何关于逻辑形式的东西。事实上，关于逻辑语言细节的决策通常是在收集初始注释之后做出的。“语言数据”和其他数据的区别恰恰是它们是由人类用户生成的。（如果我们从虚假语法生成器生成数据，然...

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Feedly推荐系统背后使用的机器学习技术
2018-9-25 10:34

我们同样根据向量的性质检测这些重复主题。在我们的例子中，“Tech”向量的分量[50000, 30000, 5, 2]和“Technology”的[12000, 7500, 2, 0]在归一化（将绝对数字转换为百分比）后...

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基于对图片的语音描述，可以学习在图片中辨认目标物体
2018-10-4 10:30

这项工作是Harwath等人早期一项研究的扩展，他们当时研究将语音与相关主题的图片相连接。在早期研究中，他们从Mechanical Turk平台的分类数据集中选择不同场景的图片，之后让人对图片进行描述，就像给小孩子讲故事...

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新方法开启了多种语言快速翻译、精准翻译的大门
2018-10-4 10:26

用无监督的双语词典推断法进行词对词翻译并不是好的翻译方法，因为词语可能会丢失，或打乱顺序，或出现错误。但是，它能最大程度地保留文本的意思。我们可以用语言模型对其进行本地化编辑，该模型经过单一语言数据的训练，可以对词语的顺...

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一个能帮助神经网络更好地模拟数值信息的新框架
2018-10-4 10:20

如果说NAC只是对输入做线性变化，那么NALU就是把两个具有权重的NAC组合在一起，用来执行加减（较小的紫色单元）和乘除（较大的紫色单元），计算由门（橙色单元）控制。...

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基于深度学习的自然语言处理系统和应用程序的一些最新趋势
2018-10-4 10:15

对于诸如词性标记（POS）和命名实体识别（NER）之类的任务，查看词汇的词法信息是有用的，尤其是像葡萄牙语、西班牙语和中文这些构词方法十分丰富的语言。我们是在字符级别分析文本，因此对于某些未知词汇，利用这种嵌入方法有助于...

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基于Keras实现双向LSTM，可视化其注意力机制
2018-10-4 10:11

直观地说，这类似总结整个输入数据为单个表示，接着尝试加以解码。尽管对于情绪检测这样的分类问题（多对一），总结状态可能已经具备足够信息，对于翻译之类的问题，仅仅使用总结状态可能不够，需要考虑隐藏状态的完整序列。...

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一种兼具神经网络高效性和高斯过程灵活性的方法——神经过程
2018-10-4 09:00

我们可以把NP看作是根据“context points”中的“target points”建模的模型，相关信息通过潜在空间z从左侧流向右侧，从而提供新的预测。右侧本质上是从x映射到y的有限维嵌入，而z是个随机变量，这就使...

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