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2020年3月27日
从零开始构建:使用CNN和TensorFlow进行人脸特征检测
摘要: 人脸检测系统在当今世界中具有巨大的用途,这个系统要求安全性,可访问性和趣味性!今天,我们将建立一个可以在脸上绘制15个关键点的模型。 人脸特征检测模型形成了我们在社交媒体应用程序中看到的各种功能。 您在Instagram上找到的面部过滤器是一个常见的用例。该算法将掩膜(mask)在图像上对齐
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posted @ 2020-03-27 13:39 deephub
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2020年3月26日
超参数调整实战:scikit-learn配合XGBoost的竞赛top20策略
摘要: 快速学习如何为XGboost优化超参数! 在过去的几年中,XGBoost被广泛用于表格数据推断,并且赢得了数百个挑战。但是,仅仅通过XGBoost并不能完成完成整的解决方案,同样的模型为什么有些人能获得更好的准确性呢?除了经验方面的差异,还有一个事实,那就是他们优化了超参数!因此,我们今天将告诉您如
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posted @ 2020-03-26 15:22 deephub
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2020年3月25日
手写批量线性回归算法:在Python3中梯度下降方法实现模型训练
摘要: 手写批量线性回归算法:在Python3中梯度下降方法实现模型训练 作者:Tarun Guptadeephub翻译组:孟翔杰 在这篇文章中,我们将看一个使用NumPy作为数据处理库的Python3编写的程序,来了解如何实现使用梯度下降法的(批量)线性回归。 我将逐步解释代码的工作原理和代码的每
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posted @ 2020-03-25 15:07 deephub
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2020年3月24日
不平衡数据集分类实战:成人收入数据集分类模型训练和评估
摘要: 许多二分类任务并不是每个类别都有相同数量的数据,存在着数据分布不平衡的情况。 一个常用的例子是成人收入数据集,它涉及到社交关系、教育水平等个人数据,以此来预测成人的收入水平,判断其是否拥有5万美元/年的个人收入。数据集中个人收入低于5万美元的数据比高于5万美元的数据要明显多一些,存在着一定程度的分布
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posted @ 2020-03-24 13:27 deephub
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2020年3月23日
生物学中的机器学习:使用K-Means和PCA进行基因组序列分析 COVID-19接下来如何突变?
摘要: 作者:Andre Yedeephub翻译组:孟翔杰许多人没有想到,病毒就像地球上为生存而挣扎的其他生物一样,它们会进化或变异。 只要看一看人类病毒来源的蝙蝠携带的病毒RNA序列片段即可。 AAAATCAAAGCTTGTGTTGAAGAAGTTACAACAACTCTGGAAGAAACTAAGTT …以
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posted @ 2020-03-23 15:41 deephub
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2020年3月22日
深度学习基础:为什么神经网络的感知机中的神经元需要偏置项?
摘要: 神经元中不添加偏置项可以吗?答案是,不可以每个人都知道神经网络中的偏置(bias)是什么,而且从人类实现第一个感知器开始,每个人都知道神经元需要添加偏置项。但你是否考虑过我们为什么要使用偏置项呢?就我而言,直到不久前我才弄清楚这个问题。当时我和一个本科生讨论了一些神经网络模型,但不知何故她把“偏置输
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posted @ 2020-03-22 20:17 deephub
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2020年3月21日
更快的计算,更高的内存效率:PyTorch混合精度模型AMP介绍
摘要: 作者:Rahul Agarwal 您是否知道反向传播算法是Geoffrey Hinton在1986年的《自然》杂志上提出的? 同样的,卷积网络由Yann le cun于1998年首次提出,并进行了数字分类,他使用了单个卷积层。 直到2012年下半年,Alexnet才通过使用多个卷积层在ima
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posted @ 2020-03-21 21:27 deephub
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2020年3月20日
深度学习实战:tensorflow训练循环神经网络让AI创作出模仿莎士比亚风格的作品
摘要: AI创作莎士比亚风格的作品 训练一个循环神经网络模仿莎士比亚 FLORIZEL:Should she kneel be?In shall not weep received; unleased meAnd unrespective greeting than dwell in, thee,look’
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posted @ 2020-03-20 15:47 deephub
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2020年3月19日
一文带你解读:卷积神经网络自动判读胸部CT图像的机器学习原理
摘要: 本文介绍了利用机器学习实现胸部CT扫描图像自动判读的任务,这对我来说是一个有趣的课题,因为它是我博士论文研究的重点。这篇文章的主要参考资料是我最近的预印本 “Machine-Learning-Based Multiple Abnormality Prediction with Large-Scale
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posted @ 2020-03-19 13:27 deephub
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2020年3月18日
你不会成为数据科学家的9个原因:数据科学是一个艰难的领域,请做好准备
摘要: 免责声明:这个故事并不是要劝阻您。 相反,它是一面可以长时间检视自己的镜子。 所以你对数据科学很有热情,你已经读了几十篇博客文章,完成了一些在线课程。现在你梦想着把它作为你的事业。毕竟,据《哈佛商业评论》称,这是21世纪最性感的工作。 但是,尽管你很有热情,数据科学可能并不适合你。在这个时刻,你持有
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posted @ 2020-03-18 17:32 deephub
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