• (转载)浅谈高斯过程回归

    由贝叶斯线性回归和高斯过程回归的对比可知,贝叶斯线性回归是高斯过程回归中的一个子集,只是它用的是线性核而已,通过两者的公式就可以看出它们之间的关系: 上面是贝叶斯线性回归,下面是高斯过程回归。简单例子...
    文章 2018-10-06 7667浏览量
  • 浅谈高斯过程回归

    由贝叶斯线性回归和高斯过程回归的对比可知,贝叶斯线性回归是高斯过程回归中的一个子集,只是它用的是线性核而已,通过两者的公式就可以看出它们之间的关系: 上面是贝叶斯线性回归,下面是高斯过程回归。简单例子...
    文章 2016-03-01 1293浏览量
  • AI 实现多任务学习究竟能做什么

    多任务学习希望把优化脸部特征点检测和一些不同但细微相关的任务结合起来,比如头部姿势估计和脸部属性推断。脸部特征点检测不是一个独立的问题,它的预测会被一些不同但细微相关的因素影响。比如一个正在笑的孩子会...
    文章 2020-05-07 457浏览量
  • 浅谈机器学习中的规则化范数(转)

    OK,看到了“稀疏”二字,大家都应该从当下风风火火的“压缩感知”和“稀疏编码”中醒悟过来,原来用的漫山遍野的“稀疏”就是通过这玩意来实现的。但你又开始怀疑了,是这样吗?看到的papers世界中,稀疏不是都通过...
    文章 2015-12-29 878浏览量
  • 机器学习中的规则化范数(L0,L1,L2,核范数)

    OK,看到了“稀疏”二字,大家都应该从当下风风火火的“压缩感知”和“稀疏编码”中醒悟过来,原来用的漫山遍野的“稀疏”就是通过这玩意来实现的。但你又开始怀疑了,是这样吗?看到的papers世界中,稀疏不是都通过...
    文章 2017-11-09 991浏览量
  • 提高驾驶技术:GAN去除(爱情)动作片中的马赛克和...

    不过所有加了随机性产生的样本和原始样本间的cycle-consistency用的还是l1 loss,总觉得这样不是很对劲。当然现在GAN这么热门,其实只要是用了adversarial loss的基本都会取个名字叫XXGAN,也许是可以增加投稿命中率...
    文章 2018-01-23 1187浏览量
  • 《统计会犯错——如何避免数据分析中的统计陷阱》一第...

    我和我的对手这枚硬币赌博,他宣称这枚硬币是公平的,但是我对此强烈怀疑,我应该用什么方法来证明他在欺骗我呢?我不能简单地连续投掷这枚硬币100次,然后以正面向上次数是否为50次来判断硬币是不是均匀的。事实...
    文章 2017-05-02 2837浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第04章...

    事实上,许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么什么。然而,如果你对其内部的工作流程有一定了解的话,当面对一个机器学习任务时候,这些理论可以帮助你快速的找到恰当的机器学习模型,合适的训练算法...
    文章 2018-09-07 1238浏览量
  • 深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文...

    该论文最大的贡献在于通过使用可视化技术揭示了神经网络各层到底在干什么,起到了什么作用。如果不知道神经网络为什么取得了如此好的效果,那么只能靠不停的实验来寻找更好的模型。使用一个多层的反卷积网络来可视化...
    文章 2018-05-10 4904浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第4章 ...

    事实上,许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么什么。然而,如果你对其内部的工作流程有一定了解的话,当面对一个机器学习任务时候,这些理论可以帮助你快速的找到恰当的机器学习模型,合适的训练算法...
    文章 2018-05-16 2238浏览量
  • 提高驾驶技术:GAN去除(爱情)动作片中的马赛克和...

    虽然专门用了一节讲SRGAN,但本文用的方法其实是pix2pix[5]。这项工作刚在arxiv上发布就引起了不小的关注,它巧妙的利用GAN的框架解决了通用的Image-to-Image translation的问题。举例来说,在不改变分辨率的情况下...
    文章 2017-08-02 3557浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第16章...

    另一个例子是当观测是有噪声的的,在这种情况下,通常你想过去的观察来估计最可能的当前状态。因此,CartPole 问题是简单的;观测是无噪声的,而且它们包含环境的全状态。import tensorflow as tf from tensorflow...
    文章 2018-05-16 2429浏览量
  • ChIP-seq基础入门

    估计就是指文章了q=0.05或0.01 macs2 callpeak-c IgGold.bam-t suz12.bam-q 0.05-f BAM-g mm-n suz12 2>suz12.macs2.log&macs2 callpeak-c IgGold.bam-t ring1B.bam-q 0.05-f BAM-g mm-n ring1B 2>ring1...
    文章 2017-08-18 1890浏览量
  • 淘宝资深算法专家永叔带你入门机器学习

    3.ML工程师每天都在干什么?4.DL在企业里都怎么玩?一、ML技术都在哪里?以一次搜索引擎检索为例,在搜索框中输入关键词“承德旅游”。可以发现,在搜索结果中既有自然搜索的结果也有sponsored search的广告结果。...
    文章 2018-03-26 4924浏览量
  • 对话清华大学周昊,详解IJCAI杰出论文及其背后的故事

    接着是从需求出发设计模型(可以将人的先验知识如任务的定义、语言学的资源融入到模型中),最后就是对比实验(不同会议偏好的实验也不同,比如 AAAI、IJCAI 之类 AI 的会议比较偏向能够解释说明 motivation 的实验...
    文章 2018-08-08 1376浏览量
  • NLP 如何突破深度学习的能力边界?

    在介绍知识图谱之前,先得弄清楚什么是知识?知识是从大量有意义的数据中归纳总结出来的,是从有意义数据中压缩、提炼,从而形成有价值的规律。比如,天文学家日夜观察各种行星的位置,及对应的时间,这些都是观察的...
    文章 2020-04-22 275浏览量
  • 重磅长文|提高深度学习性能的四种方式

    可能有人已经研究过与你的问题相关的问题,你可以看看他们用的什么方法。你可以阅读论文,书籍,博客,问答网站,教程,以及任何能在谷歌搜索到的东西。写下所有的想法,然后用你的方式把他们研究一遍。这不是复制...
    文章 2017-06-05 1647浏览量
  • 综述:图像风格化算法最全盘点|内附大量扩展应用

    而通过图像滤波的方法速度快、效果稳定,可满足工业界落地的需求(之前很火的时光相册出的“你的名字”滤镜估计就是算法工程师这种方式不断调整出来的),但是基于图像滤波的方法能模拟出来的风格种类很有限。...
    文章 2018-05-15 10393浏览量
  • 数据挖掘150道试题 学会你也具有专业能力

    5.什么是KDD?(A) A.数据挖掘与知识发现 B.领域知识发现 C.文档知识发现 D.动态知识发现 6.使用交互式的和可视化的技术,对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务?(A) A.探索性数据分析 B.建模描述 C.预测建模 D....
    文章 2015-05-12 3450浏览量
  • 【新智元干货】计算机视觉必读:目标跟踪、网络压缩、...

    实验中发现,在风格迁移网络中使用示例归一化可以从图像中去除和示例有关的对比度信息以简化生成过程。条件示例归一化(conditional instance normalization)上述方法的一个问题是对每种不同的风格,我们需要分别训练...
    文章 2018-03-28 6261浏览量
  • 三角兽首席科学家分享实录:基于对抗学习的生成式对话...

    最后我们看一下模型生成的一些例子,在给定一个query的情况下,我们对比一下经典seq2seq和我们的模型给出的结果,能发现我们的模型生成的结果内容会更丰富一些,也更加引人入胜一些。这是一个比较好的迹象,但是需要...
    文章 2018-01-15 1018浏览量
  • 大牛的《深度学习》笔记,Deep Learning速成教程

    又能干什么呢?目前存在哪些困难呢?这些问题的简答都需要慢慢来。咱们先来了解下机器学习(人工智能的核心)的背景。二、背景 机器学习(Machine Learning)是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以...
    文章 2017-08-01 1291浏览量
  • 不为人知的网络编程(七):如何让不可靠的UDP变的可靠...

    《为什么QQ用的是UDP协议而不是TCP协议?《移动端IM/推送系统的协议选型:UDP还是TCP?《简述传输层协议TCP和UDP的区别》 《UDP中一个包的大小最大能多大》 《为什么说基于TCP的移动端IM仍然需要心跳保活?4、UDP的...
    文章 2017-12-29 2066浏览量
  • 数据挖掘训练题

    A、与同一时期其他数据对比B、可视化C、基于模板的方法D、主观兴趣度量47.下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是多少(C)ID 购买项1 牛奶,啤酒,尿布2 面包,黄油,牛奶3 牛奶,尿布,饼干4 面包,黄油,饼干5 ...
    文章 2015-12-15 2022浏览量
  • 带你读《数字设计和计算机体系结构(原书第2版·ARM版...

    虽然交叉耦合反相器可以存储一位信息,但因为没有用于控制状态的输入,它并没有什么实用价值。其他的双稳态元件,比如锁存器和触发器,提供了可以控制状态变量值的输入,本节下面部分将介绍这些电路。3.2.1 SR锁存...
    文章 2019-11-12 2387浏览量
  • 人脸识别:AI产品经理需要了解的CV通识

    目的是自动估计人脸图片上脸部特征点的坐标一般可以使用Openface中的Dlib模型实现人脸检测&xff0c;利用OpenCV库对数据进行处理。最近人脸检测算法模型的流派包括三类及其之间的组合&xff1a;viola-jones框架&xff08;性能...
    文章 2021-12-26 34浏览量

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