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论智
4年前
机器学习
计算机视觉
CVPR 2018机器学习图像压缩挑战揭晓
在这个数字时代,显而易见,图像压缩极为重要——如果完全不进行压缩,500万像素的彩色图像需要15兆空间存储,对于大多数网站和移动应用而言,这都太大了。自上世纪80年代引入JPEG以来,信号处理社区在图像压缩方面取得了许多明显的进展,包括最近提出的现代图像编解码技术(例如,BPG…
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论智
5年前
机器学习
数据分析
回归样条法(regression splines)简介
作为数据科学领域的新手,你接触的第一个算法是不是线性回归?当你把它用于不同的数据集时,你会发现它非常简单方便,但现实中的很多问题是非线性的,这种依赖因变量和自变量之间线性关系的做法有时行不通。
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论智
5年前
机器学习
人工智能
《Machine Learning for Humans》第一章:为什么机器学习至关重要
第一章 为什么机器学习至关重要。 本章描绘了人工智能和机器学习的发展全貌——从过去到现在,再到未来。 第二章 监督学习(一)。 本章通过例题介绍了线性回归、损失函数、过拟合和梯度下降。 第三章 监督学习(二)。 本章介绍了两种分类方法:逻辑回归和SVM。 第四章 监督学习(三)…
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论智
5年前
机器学习
TensorFlow
基于CUDA为胶囊网络实现TensorFlow定制操作
编者按:瑞典皇家理工学院(KTH)研究工程师Jos van de Wolfshaar最近撰写了一篇教程,以胶囊网络为例,展示了如何基于CUDA实现TensorFlow定制操作。 最近我花了一点时间进行CUDA编程,为TensorFlow实现了一些定制操作。作为练习,我决定尝试定…
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论智
5年前
Google
神经网络
人工智能
使用Google Colaboratory训练神经网络
数据科学开发者Sagar Howal通过一个浅显易懂的示例,介绍了如何使用Google Colaboratory——Google提供的用于数据科学和机器学习的协作开发工具。Colaboratory十分好用,而且是免费的。
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论智
5年前
机器人
游戏
OpenAI
深度强化学习的弱点和局限
强化学习是机器学习中的一个领域,它强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。近年来,强化学习的大型研究层见迭出,以AlphaGo为代表的成果不仅轰动了学术界,也吸引了媒体的目光。那么强化学习真的是人工智能的新希望吗?
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论智
5年前
产品
机器学习
人工智能
利用机器学习,这个APP的用户从0增至400万
编者按:本文作者Gabriel Aldamiz是时尚软件Chicisimo的创始人兼CEO,这款APP专注于为女性提供穿衣搭配建议,利用人工智能吸引了众多用户。本文就详细解释了该APP的设计思路和机器学习方法,以下为论智对原文的编译。 三年前我们发布了Chcisimo,目标是自…
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论智
5年前
机器学习
2017回顾:过去一年最受欢迎的30个机器学习项目
近日,专为开发者制定阅读策略的Mybridge发表新年总结,回顾了过去一年,也就是2017年机器学习领域质量最高、受众最广的30个开源项目,并授权论智将文章译为中文。据了解,这些项目从超过8800个项目中选出,入选率仅为0.3%,为错过许多有趣项目的数据科学家提供了一份高效指引。
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论智
5年前
算法
Python
单元测试
从零学习:详解基于树形结构的ML建模(R & Python)——随机森林篇
集成学习(ensemble learning)是一种非常热门的学习方法,通过训练一些弱学习器并把它们组成起来,我们可以获得一个在精度和稳定性上都有大幅提升的强学习器。“集成”作为一个词,它本身就包含“组”的含义,它也可以被用在基于树形结构的模型上。
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论智
5年前
深度学习
机器学习
读懂深度学习:DL工作机制图文简介
人工智能(AI)和机器学习(ML)是目前最热门的话题之一。 你每天都能不经意地听人提起“AI”这个词。你听到有抱负的开发者说他们想学习AI。你也听到管理人员说他们想在他们的服务中实现人工智能。但是很多时候,这些人中有很大一部分其实并不理解AI是什么。 阅读完本文后,你将理解AI…
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