文章来自：https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io 原文作者：Leonardo Araujo dos Santos
机器之心整理 参与：路雪、蒋思源 2017年，人工智能技术出现了很多新的技术和发展，在这一年中机器之心发布了很多教程类文章，有适合入门学习者的，有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的；有关于语言的，有关于框架的，有关于硬件配置的，甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多，你……看完了吗？ 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结，共分为 What 和 How 两大部分，在两大板块下又进行细分，目录如下： What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
在机器视觉，图像处理领域，卷积神经网络取得了巨大的成功。本文将参考UFLDL和DEEPLEARNING.NET的教程，结合自己的理解，梳理一下卷积神经网络的构成以及其BP算法的求解。虽然利用thean
FaceNet是谷歌提出的人脸识别模型，它跟其他人脸识别模型最大的一个不同就是它不是一个中间层输出，而是直接在欧几里德低维空间嵌入生成人脸特征，这个对以后的各种识别、分类、相似度比较都非常方便。相比其他的深度学习方法，FaceNet仅需要128个字节来表示一张脸。FaceNet网络设计目标任务有如下
因为最近在准备本科毕设的论文部分，所以最近原创的相对比较少，但是为了坚持每天学点新知识，我也逼着自己每天抽出晚上的1小时左右把自己想到的并且自己还没理解的小知识点的网上搜索下好的文章，能一下子读懂的，最好有图之类的文章，再根据自己的一些小理解，将文章编辑下，分享给大家。末尾再附上自己的当天准备的五个托福单词，这五个单词我也不是我先学过的，而是托福单词随机到的，在我编辑的时候我也刚好学下。正是在这种逼自己的情况下，我觉得我在这一个多月的时间里真的涨了不少知识。我也真心希望我的粉丝们跟我一样，每天逼着自己，学点知识，用不了一个月，即使一个星期你也会有很多收获的。当然大神们就继续自己的学习方法哈。嘿嘿。
图像分类与识别是计算机视觉中的重要任务，它可以帮助我们自动识别图像中的对象、场景或者特征。在本文中，我们将介绍图像分类与识别的基本原理和常见的实现方法，并使用Python来实现这些模型。
此代码可以帮助开发者识别和分类不同的 Emoji 图像，不过目前只支持手绘的 Emoji 图像。
随着深度学习模型在各个领域的广泛应用，模型的安全性和防御能力变得尤为重要。攻击者可能会利用模型的漏洞进行对抗性攻击，导致模型输出错误的结果。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的安全与防御，并提供详细的代码示例。
上回我们带大家使用Python实现逻辑回归来辨别一只猫的图片，大家应该隐约感觉到逻辑回归的神奇了，不免好奇为什么它可以做识别呢？这就是回归的强大能力——分类！回归模型可以拟合数据集的输出，说人话就是，这个算法会“模仿”你给的数据集，然后可以预判啊，分类等等。
随着深度学习技术的快速发展，模型的跨平台移植与部署变得越来越重要。无论是将模型从开发环境移植到生产环境，还是在不同的硬件平台上运行，跨平台部署都能显著提高模型的实用性和可扩展性。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的跨平台移植与部署，并提供详细的代码示例。
随着深度学习模型的复杂度和数据量的增加，单一设备的计算能力往往无法满足训练需求。分布式训练和模型并行化技术可以有效地加速模型训练过程，提高计算效率。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的分布式训练与模型并行化。
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN可以直接处理图结构数据，例如社交网络、分子结构和知识图谱等。本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的GNN模型，并通过具体的代码示例来说明。
来源：信息网络工程研究中心本文共1000字，建议阅读5分钟本文带你了解GAN、DCGAN、WGAN、SRGAN。 GAN 生成网络接收一个随机噪声，生成逼真图像; 判别网络接收一个图像，生成该图像是真实的概率（0～1）; GAN网络中存在两个不同的网络，训练方式采用的是对抗训练方式，其中G的梯度更新信息来自于判别器D，而不是来自数据样本。 GAN不适合处理离散形式的数据，比如文本。 使用JS散度作为距离公式 DCGAN DCGAN（deep convolutional generative adversa
【新智元导读】GitHub上根据星级（stra）列出了最常用的53个深度学习项目。其中，最受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和JohnAllen。这样一份实用工具表，赶紧收藏吧~ 项目名称星数简介TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148由Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042一款图像
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
在普通神经网络中，每个神经元都和临近层的所有神经元相连接，这称为全连接(full-connected).
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
空间转录组技术生成具有空间背景的基因表达谱，需要空间信息分析工具来完成三个关键任务：空间聚类、多样本整合和细胞类型去卷积。近日，《Nature Communications》发表了一种图自我监督的对比学习方法：GraphST，其充分利用空间转录组学数据，以优于现有方法。
为了完成我的基于深度学习的立场检测系统毕业论文，我会从最简单的Pooling单层网络开始系统学习句子分类。接下来会有卷积神经网络CNN层，循环神经网络RNN层等，以后更新。这些都是理论+实践代码(下期会给基于pytorch的python实现代码)。望大家发现错误积极指出，互相在自然语言处理道路上进步！ 1 数据清洗 2 分词 英文的文本肯定不用这一步，中文就必须分词了。 3 词向量化 这里我将用随机的向量化，一个词的维度为 n*1 4 句子向量化，标签01化 假设句子 x 词的数量是m，那么它的向量
职场中一贯有“金三银四”、“金九银十”的说法。如果你是一名正在求职或准备跳槽的程序员，不妨趁着这两个月时间好好准备一下。
在深度学习模型的实际应用中，模型的性能监控与优化是确保其稳定性和高效性的关键步骤。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的监控与性能优化，涵盖数据准备、模型训练、监控工具和优化策略等内容。
中山大学的一名叫mathAI的硕士学霸小哥在GitHub上开源了一个拍照做题神器火了。
人脸识别和人脸表情分析是计算机视觉中的重要任务，广泛应用于安全监控、智能门禁、情感计算等领域。通过使用Python和深度学习技术，我们可以构建一个简单的人脸识别与表情分析系统。本文将介绍如何使用Python实现这些功能，并提供详细的代码示例。
花朵识别系统，基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件，并基于Django搭建可视化操作平台。
上一篇文章已经介绍过卷积的实现，这篇文章我们学习反卷积原理，同样，在了解反卷积原理后，在后面手写python代码实现反卷积。
迁移学习和领域自适应是深度学习中的两个重要概念。迁移学习旨在将已在某个任务上训练好的模型应用于新的任务，而领域自适应则是调整模型以适应不同的数据分布。本文将通过一个详细的教程，介绍如何使用Python实现迁移学习和领域自适应。
本文介绍了一个基于Python使用SVM识别简单的字符验证码的完整代码，包括数据集、原理、代码环境、数据解释和方案思路。通过这个案例，可以学习到如何利用机器学习技术解决验证码识别问题。
机器学习的发展可以追溯到1959年，有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在之前的一篇文章（https://unsupervisedmethods.com/why-artificial-intelligence-is-different-from-previous-technology-waves-764d7710df8b）中，我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发。有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了，时不我待！
机器学习的发展可以追溯到1959年，有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在今年秋季，开始准备博士项目的时候，精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源。为了帮助也在经历类似探索过程的童鞋，Robbie Allen把至今发现的最好的教程汇总了一个列表。公众号后台回复：“清单”，获取本文学习清单地址。 本文分成四个部分，机器学习，NLP，Python，和数学基础。在每一小节我会随机引入一些问题。由于这方面学习材料太丰富了，本文并未涵括所有内容。 机器学习 1、机器学习就是这么好玩！(
图像识别是人工智能中的重要分支之一，通过使用机器学习算法来训练模型，使其能够识别图像中的物体、场景或人脸等。在本文中，我们将介绍使用Python实现图像识别的方法，其中主要使用的是深度学习框架Keras和OpenCV库。
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/117409037
昨日，ACM宣布AI界有“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖，这是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。
机器之心整理 参与：机器之心编辑部 机器学习日益广为人知，越来越多的计算机科学家和工程师投身其中。不幸的是，理论、算法、应用、论文、书籍、视频等信息如此之多，很容易让初学者迷失其中，不清楚如何才能提升技能。本文作者依据自身经验给出了一套快速上手的可行方法及学习资源的分类汇总，机器之心在其基础上做了增益，希望对读者有所帮助。 先决条件 机器学习的基础是数学。数学并非是一个可选可不选的理论方法，而是不可或缺的支柱。如果你是一名计算机工程师，每天使用 UML、ORM、设计模式及其他软件工程工具／技术，那么请闭
【导读】近日，Rohan Thomas发布一篇博文，通俗地讲解了卷积神经网络的结构、原理等各种知识。首先介绍了卷积神经网络（CNN）和人工神经网络（ANN）的不同，然后详细解释了卷积神经网络的各种概念
发布于 2014-08-25 23:12:16 | 595 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递
在高效网络上（特别是移动端），网络必须在有限的计算能力中达到最优的精度。目前很多论文研究着 轻量级架构设计和速度-精度的权衡。
本文英文出处：Robbie Allen 翻译/吴楚 校对/田晋阳 机器学习的发展可以追溯到1959年，有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在之前的一篇文章（https://unsupervisedmethods.com/why-artificial-intelligence-is-different-from-previous-technology-waves-764d7710df8b）中，我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发。有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了，时不我待！ 在今年秋季
K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，两个对象的距离越近，其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的，因此算法目的是得到紧凑并且独立的簇。
https://www.cnblogs.com/klchang/p/17352911.html
"启程"往往是最具挑战性的一步，特别是在面临众多选择时，人们往往难以做出决策。本教程旨在帮助那些几乎没有Python机器学习基础的初学者成长为知识丰富的实践者，而且整个过程都可以利用免费的资源来完成。本教程的主要目标是引导你了解众多可用资源，并帮助你筛选出最佳的学习资源。资源众多，但哪些是最有价值的？哪些资源能够相互补充？以及如何安排学习顺序才能达到最佳效果？首先，我们假设你目前对以下领域并不精通：
论文名称：Improved Robust ASR for Social Robots in Public Spaces
聚类分析（Cluster Analysis）是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下，聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法，将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法（Hierarchical Clustering）、k均值聚类（K-means Clustering）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）以及密度聚类（Density Clustering）等。本节我们仅对最常用的kmeans算法进行讲解。
我们需要一个用于WebAssembly的Python实现，这已经不是什么秘密了。它不仅将Python引入到浏览器中，而且由于iOS和Android都支持将JavaScript作为应用的一部分运行，它也将Python引入到移动端。这一切都让我兴奋。
“量化投资”是指投资者使用数理分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式，通过对样本数据进行集中比对处理，找到数据之间的关系，制定量化策略，并使用编写的软件程序来执行交易，从而获得投资回报的方式。其核心优势在于风险管理更精准，能够提供超额收益。
欢迎来到《Python周刊》这是第2期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。文章和教程1、使用Django REST Framework在30分钟内构建REST API[1] 在Django中构建REST API非常简单。这教程中，详细记录了实现并启动一个API应用的详细步骤。2、Django搜索教程[2] 这个教程，主要介绍在Django网站中实现基本搜索，并探讨使用更高级选项改进它的方法。3、PyMongo教程：在Pytho
http://gk.link/a/108GK ，内容挺全面，学了应该对算法有帮助。
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