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2019年9月2日
PyTorch专栏(一)
摘要: 专栏目录:第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60min入门 PyTorch 入门 PyTorch 自动微分 PyTorch 神经网...
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posted @ 2019-09-02 21:03 人工智能遇见磐创
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2019年9月1日
深度学习框架Keras与Pytorch对比
摘要: 对于许多科学家、工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。TensorFlow 1.0于2017年2月发布,可以说,它对用户不太友好。在过去的几年里,两个主要的深度学习库Keras和P...
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posted @ 2019-09-01 22:06 人工智能遇见磐创
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2019年8月31日
十个python图像处理工具
摘要: 介绍如今的世界存在了大量的数据,图像数据是重要的组成部分。如果要利用这些图片,需要对图像进行处理,提高图片质量或提取图片内容信息。图像处理的常见操作包括图像显示,基本操作如裁剪,翻转,旋转等,图像分割,分类和特征...
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posted @ 2019-08-31 21:03 人工智能遇见磐创
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2019年8月30日
PyTorch专栏开篇
摘要: 目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同,有 TensorFlow 、PyTorch、Keras等。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域,并获取了极好的效果。其中,PyT...
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posted @ 2019-08-30 21:09 人工智能遇见磐创
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2019年8月29日
深度强化学习(DRL)专栏(一)
摘要: 目录:1. 引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4...
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posted @ 2019-08-29 21:01 人工智能遇见磐创
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2019年8月28日
机器学习中的 7 大损失函数实战总结(附Python演练)
摘要: 介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型,并准备好将它交付给客户。但是,你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?当然是有的,简而言之,机器学习中损失函数...
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posted @ 2019-08-28 21:00 人工智能遇见磐创
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2019年8月27日
数据科学中需要知道的5个关于奇异值分解(SVD)的应用
摘要: 介绍“Another day has passed, and I still haven’t used y = mx + b.”这听起来是不是很熟悉?我经常听到我大学的熟人抱怨他们花了很多时间的代数方程在现实世界...
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posted @ 2019-08-27 22:00 人工智能遇见磐创
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2019年8月26日
使用SlimYOLOv3框架实现实时目标检测
摘要: 介绍人类可以在几毫秒内在我们的视线中挑选出物体。事实上,你现在就环顾四周,你将观察到周围环境并快速检测到存在的物体,并且把目光回到我们这篇文章来。大概需要多长时间?这就是实时目标检测。如果我们能让机器做到这一点有...
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posted @ 2019-08-26 00:00 人工智能遇见磐创
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2019年8月23日
深度强化学习(DRL)专栏开篇
摘要: 20...
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posted @ 2019-08-23 23:30 人工智能遇见磐创
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2019年8月21日
你知道这11个重要的机器学习模型评估指标吗?
摘要: 介绍建立机器学习模型的想法是基于一个建设性的反馈原则。你构建一个模型,从指标中获得反馈,进行改进,直到达到理想的精度为止。评估指标解释了模型的性能。评估指标的一个重要方面是它们区分模型结果的能力。我见过很多分...
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posted @ 2019-08-21 22:00 人工智能遇见磐创
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