本算法是CTR中的系列算法之一，具体的原理就不说了。网上其他的博客一大堆。都是互相抄来抄去，写上去之后容易让人误会。因此我只传上代码实现部分。大家做个参考。
归一化技术的改进是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)中众多改进的一种，本文介绍常用于当前GAN中的像素归一化(Pixel normalization，或称为像素规范化)和频谱归一化(Spectral normalization，或称频谱规范化)，在高清图片生成中，这两种归一化技术得到了广泛使用，最后使用Tensorflow2实现像素归一化和频谱归一化。
我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题，但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征（房间面积/平方米）的单标量输出（房价/美元）。这样做消除了处理多维数据的需要，使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。
我们都知道，一般情况下，一张图像在计算机中的存储格式是三个矩阵（RGB 格式），当然也有四个矩阵（RGBA 格式）或者一个矩阵（灰度图）的情形。然而，进行数据传输的过程中如果直接从发送方把数据原封不动的传给接收方会非常浪费传输带宽，传输时延也会随之增加。在不改变通信条件的情况下，要想减少带宽占用和传输时延，只能对数据进行压缩。稍微想一下，对图像的压缩不就是对矩阵的压缩吗？矩阵压缩有很多种方法，在这里我采用 k 阶奇异值分解方法。
选自 kdnuggets 作者：Soon Hin Khor 机器之心编译 参与：Rick、吴攀、李亚洲 本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章的前两部分，给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。谈到单一特征问题的线性回归问题以及训练（training）的含义 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题，但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于
通过引入field的概念，FFM把相同性质的特征归于同一个field，相当于把FM中已经细分的feature再次进行拆分从而进行特征组合的二分类模型。
导语：本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章，自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题，但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征（房间面积/平方米）的单标量输出（房价/美元）。这样做消除了处理多维数据的需要，使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。 机器学习简介 我
大数据、处理器等技术的成熟，将已经有60多年历史的“人工智能”推向了舞台中心。随着机器学习、深度学习等概念的火热，很多同学也摩拳擦掌，准备在人工智能这一“弯道”进行超车。
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先
调试机器学习模型是最痛苦的，因为算法本身不透明，就算运行结果不好，有时你也很难知道问题出在哪里。
导读：本次分享的主题为推荐系统中模型训练及使用流程的标准化。在整个推荐系统中，点击率 ( CTR ) 预估模型是最为重要，也是最为复杂的部分。无论是使用线性模型还是当前流行的深度模型，在模型结构确定后，模型的迭代主要在于特征的选择及处理方面。因而，如何科学地管理特征，就显得尤为重要。在实践中，我们对特征的采集、配置、处理流程以及输出形式进行了标准化：通过配置文件和代码模板管理特征的声明及追加，特征的选取及预处理等流程。由于使用哪些特征、如何处理特征等流程均在同一份配置文件中定义，因而，该方案可以保证离线训练和在线预测时特征处理使用方式的代码级一致性。
今天将分享肺动脉分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
要说2017年什么技术最火爆，无疑是google领衔的深度学习开源框架Tensorflow。本文简述一下深度学习的入门例子MNIST。
如果在训练和推理系统中特征工程代码不相同，则存在代码不一致的风险，因此，预测可能不可靠，因为特征可能不相同。一种解决方案是让特征工程作业将特征据写入在线和离线数据库。训练和推理应用程序在做出预测时都需要读取特征-在线应用可能需要低延迟（实时）访问该特征数据，另一种解决方案是使用共享特征工程库（在线应用程序和训练应用程序使用相同的共享库）。
今天看了用主成分分析简化数据，就顺便用MNIST数据集做了下实验，想直观地看一下效果，并通过完成这个小demo深入理解下原理。 我发现“是什么、能做什么、怎么用、效果是什么、原理是什么、优缺点是什么”这样的思路能让我更好地接受一个新知识，之所以把原理放在效果后面，是因为我比较喜欢先看看它的作用，可视化意义之后能提起我对一个知识的兴趣，加深对它意义的理解，后面看数学原理会容易，所以整篇文章就以这样的思路组织整理。 主成分分析是什么 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）
转载：https://www.cnblogs.com/zackstang/p/9011753.html
git clone https://github.com/deepfakes/faceswap.git
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课，总计25个课时，支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习，是初学tensorflow不机器学习爱好者必看的良心精品，课程授课的老师都是来自谷歌AI团队不Tensorflow框架的开发团队，可以说是唯一的业界良心免费教程。从本文开始，【OpenCV学堂】将推出一系列的文章介绍课程各个章节内容不代码演示部分，前面相关文章阅读回顾：
Working with Matrices： 了解TensorFlow如何使用矩阵对于通过计算图理解数据流非常重要。 Getting ready： 许多算法依赖矩阵运算。 Tens
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
故障诊断和预测的关键是实现从故障征兆到故障识别的映射。传统的方式是基于推理的专家系统，但专家系统用于故障诊断，存在知识获取困难，组合爆炸和匹配冲突等问题，学习应用达不到预期效果。
TensorFlow入门 - 使用TensorFlow给鸢尾花分类(线性模型) 本例参考自Plain and Simple Estimators - YouTube，中文字幕以及详细解释参考机器学习 | 更进一步，用评估器给花卉分类，本文着重于其具体实现部分，给代码加了比较详细的注释。 本例是作者毕业设计的一部分，因此保证绝对正确和有效，谢绝一切形式转载，也请勿随意复制粘贴。 环境搭建 本例使用Jupyter Notebook进行具体实现，使用它需要安装Anaconda，这个部分参考博主之前的
本文翻译自Get started with eager execution 摘要 本教程将介绍如何使用机器学习的方法，对鸢(yuan一声)尾花按照种类进行分类。 教程将使用Tensorflow的eager模式来： 建立一个模型 用示例数据进行训练 使用该模型对未知数据进行预测。 读者并不需要机器学习的经验，但是需要懂一些Python。 Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API，但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习： 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets
在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。
接上篇文章，继续更新一些numpy下的一些常用函数的使用, 在这里多为矩阵的操作，创建矩阵，单位矩阵，求解逆矩阵等并进行one-hot编码，线性矩阵的特征向量，特征值，奇异值，行列式的计算。
作者 | 汪剑 责编 | 何永灿 Wide and deep 模型是 TensorFlow 在 2016 年 6 月左右发布的一类用于分类和回归的模型，并应用到了 Google Play 的应用推荐中 [1]。wide and deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力（memorization）和 DNN 模型的泛化能力（generalization），在训练过程中同时优化 2 个模型的参数，从而达到整体模型的预测能力最优。 结合我们的产品应用场景同 Google Play 的推荐场景存在较多的类似
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
今天看了用主成分分析简化数据，就顺便用MNIST数据集做了下实验，想直观地看一下效果，并通过完成这个小demo深入理解下原理。 我发现“是什么、能做什么、怎么用、效果是什么、原理是什么、优缺点是什么”这样的思路能让我更好地接受一个新知识，之所以把原理放在效果后面，是因为我比较喜欢先看看它的作用，可视化意义之后能提起我对一个知识的兴趣，加深对它意义的理解，后面看数学原理会容易，所以整篇文章就以这样的思路组织整理。 主成分分析是什么 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA
根据官方文档整理而来的，主要是对Iris数据集进行分类。使用tf.contrib.learn.tf.contrib.learn快速搭建一个深层网络分类器， 步骤 导入csv数据 搭建网络分类器 训练网络 计算测试集正确率 对新样本进行分类 数据 Iris数据集包含150行数据，有三种不同的Iris品种分类。每一行数据给出了四个特征信息和一个分类信息。 现在已经将数据分为训练集和测试集 - A training set of 120 samples http://download.tensorfl
本文介绍了关于神经网络模型压缩、加速和优化的一些研究进展。作者从模型压缩、加速和优化三个方面进行介绍，并分别列举了每项研究中涉及的技术、方法和案例。通过对比分析，指出各种方法的优缺点和适用场景。此外，作者还对未来的研究趋势进行了展望，认为将模型压缩与加速技术结合是未来研究热点。
子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习,不用全部数据读取后,开始学习
现今大型神经网络的参数规模急剧增大，模型在训练过程中对训练数据的拟合能力也大幅变强，但充分拟合训练数据并不一定代表模型在测试数据上表现可靠。如图1所示，模型在训练数据上持续优化甚至可能导致其在测试数据上的表现下降。而在绝大多数场景中，模型在测试场景下的表现才是更重要的。
近年来，神经网络收敛位置的平滑性(flatness)被证明与模型泛化能力有直接的联系，而现有对平滑性的定义仍局限于 sharpness-aware minimization(SAM)及其变体的零阶平滑性(zeroth-order flatness)，即收敛位置邻域域内最大损失值与当前损失值的差。
这是一篇帮助你了解和理解机器学习、神经网络、深度学习相关概念的文章，如果你对智能领域感兴趣并且想要未来投身AI方向的话，希望你可以耐下心来理解这些概念，以及我后期会向你讲解的各类有趣的算法，因为学习机器学习最重要的就是能够理解它繁多、复杂的概念与算法，当你理解了一定的基础概念之后，我会带你使用Python实现这些算法，并搭建一个你自己的神经网络，刚开始的时候我不会带你使用sklearn库、TensorFlow框架等（因为这对深入了解这些最基础最重要的算法是无益的，也许机器学习的入门会有一些费时费力，但是你只要坚持下来了，你会发现智能围棋、图像识别、语音识别、无人驾驶等前沿的领域在向你招手）
目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。 2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到； 举例 m=
参数: -indices: A Tensor of indices. -depth: A scalar defining the depth of the one hot dimension. -on_value: A scalar defining the value to fill in output when indices[j] = i. (default: 1) -off_value: A scalar defining the value to fill in output when indices[j] != i. (default: 0) -axis: The axis to fill (default: -1, a new inner-most axis). -dtype: The data type of the output tensor.
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先概述人脸识别技术，接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数，最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》 。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。不同的是本项目使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
人工智能自从阿尔法狗大败李世石后就异常火爆，最近工作中需要探索AI在移动端的应用，趁着这个计划入门下深度学习吧。
用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。
本项目说是使用Keras，但使用的都是Tensorflow下的keras接口，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
本文介绍了如何用 TensorFlow 实现手写数字识别（MNIST 数据集）的模型训练和推理过程。首先介绍了 TensorFlow 的安装和配置过程，然后详细讲解了如何使用 TensorFlow 创建一个简单的神经网络模型，并使用 TensorFlow 的 API 进行模型训练和推理。最后，文章对 TensorFlow 的扩展和定制进行了简单的介绍，并使用 TensorFlow 的预测结果对数字进行识别。
01 引言 欢迎关注 算法channel ！ 交流思想，分享知识，找到迈入机器学习大门的系统学习方法，并在这条道路上不断攀登，这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容，包括但不限于：经典算法，LeetCode题目分析，机器学习数据预处理，算法原理，例子解析，部分重要算法的不调包源码实现（现已整理到Github上），并且带有实战分析，包括使用开源库和框架：Python， Numpy，Pandas，Matplotlib，Sklearn，Tensorflow等
作者 | 荔枝boy 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了谱聚类的相关概念。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 目录： 一．简述 二．图相关的符号符号 三．相似度矩阵S 四．拉普拉斯矩阵L性质 五．谱聚类算法 六．总结 一．简述 聚类是对探索性数据分析最广泛使用的技术，在现在各个科学领域中处理没有类标的数据时，人们总是想通过确定数据中不同样本的归类，来获取对数据的直观印象。传统的聚类方法有很多，像K-me
1、有冗余特征： 有两个特征之间存在着一定联系，比如一个单位x1是米，另一个x2单位是千米，但表示的是同一个特征，这时候这两个特征之间存在着关系x2=x1。 根据线性代数的知识， 线形相关的矩阵不可逆的。
tf.contrib.learn Quickstart TensorFlow的机器学习高级API(tf.contrib.learn)使配置、训练、评估不同的学习模型变得更加容易。在这个教程里，你将使用tf.contrib.learn在Iris data set上构建一个神经网络分类器。代码有一下5个步骤： 在TensorFlow数据集上加载Iris 构建神经网络 用训练数据拟合 评估模型的准确性 在新样本上分类 Complete Neural Network Source Code 这里是神经网络的源代码：
非监督学习 非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。 当没有目标值时，只能把相似的特征归为一个类别。 这种分析方法叫做聚类。 聚类的过程： 如果知道可以划分为多少个类别： 这里以划分x个类别为例： 1、随即在数据中抽取x个样本，当做x个类别的中心点 2、计算其他点分别到这三个点的距离(欧氏距离),距离那个中心点近就划分为那个类别 3、计算每个类别的平均值，这个这个值于中心点相同，结束聚类。 如果不相同，以计算出的平均值为中心点，再次重复2,3步。 如果不知道需要划分为几类，就需要当做超参数处理。 模块： s
编译：ShanLIU、Chloe、笪洁琼、Harry 作者：Seth Weidman 阅读这篇文章的必要性： 无论是作为行业内的从业者还是一个组织，在开始深度学习应用之前，都需要掌握两件事： 1. 知其然：掌握一个基础概念，知道深度学习的最新发展可以实现什么。 2. 知其所以然：训练一个新模型或在生产环境下运行一个已有模型的技术能力 得益于开源社区的优势，我们获得“知其所以然”能力的途径越来越多。网上有大量优质的教程，讲解如何训练、使用深度学习模型的技术细节，例如借助TensorFlow这样的开源软件库来
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