1. 摘要 人在学习新知识的时候，能根据之前的知识很快的学习相似的知识，并且能不遗忘从前的知识。而机器，或者更准确一点说神经网络，在学习新任务的同时会出现一些问题——灾难性...

1. 原理介绍 GAN全称是 Generative Adversarial Network，即生成对抗网络。Generative 学习一个生成式模型；Adversarial...

知识蒸馏（Knowledge Distillation）最早是在2006年由 Bulica 提出的，在2014年 Hinton 对知识蒸馏做了归纳和发展。知识蒸馏主要思想是...

联邦学习是一种分布式的机器学习方法，可以对大量分散在移动设备上的数据进行训练，而在实现时，则会遇到许多问题。因此，如何设计一个系统这个问题就会自然而然产生。本文基于 Ten...

某银行A与某互联网公司B达成了企业级的合作。互联网公司A与银行B有着一大部分重合的用户，A有着客户上网行为等特征信息。B有着客户的存贷情况等特征信息以及客户的标签信息——客...

AlexNet模型来源于论文-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks，作者Alex ...

域适应是迁移学习中最常见的问题之一，域不同但任务相同，且源域数据有标签，目标域数据没有标签或者很少数据有标签。 图中红圈是源域，蓝圈是目标域，圆圈和叉是不同特征的数据，源域...

目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。 1.分类-Classification：解决“是什么？”的问...

从图中的训练结果可以看到，随着迭数的增加，训练集准确率逐渐增加，当迭代次数超过400次后，趋向于稳定，证明模型的收敛性良好，在验证集上的精度可以接近90%，说明18层Res...

很多人最开始接触“ GPU ”想必都是通过游戏，一块高性能的 GPU 能带来非凡的游戏体验。而真正使GPU被越来越多人熟知是因为机器学习、深度学习的大热（也有人用于比特币挖...

1. 导读 NLTK 是 Python 的一个自然语言处理模块，其中实现了朴素贝叶斯分类算法。这次 Mo 来教大家如何通过 python 和 nltk 模块实现对推文按照正...

转眼间我们的技术博客栏目也已经发布到第23期啦，小Mo已经为大家介绍了各种领域许多不同的机器学习算法与实现。之前呢，我们的工作人员也与Mo-AI俱乐部的大家做了小小的调研~...

深度学习一直都是被几大经典模型给统治着，如CNN、RNN等等，它们无论再CV还是NLP领域都取得了优异的效果，那这个GCN是怎么跑出来的？是因为我们发现了很多CNN、RNN...

1. 导读 在大数据时代，我们经常在媒体或者网站上看到各种各样的信息图。词云是文本大数据可视化的重要方式，可以将大段文本中的关键语句和词汇高亮展示。对于中文文本的可视化，我...

2020年1月29日，教育部有关负责人在接受采访时表示，防控新型冠状病毒肺炎是当前头等重要的大事，各级教育部门正按教育部和当地党委政府统一部署要求，全力防控，坚决防止疫情在...

该活动在钉钉群进行，每日都会开放新一章学习内容，每晚都有学员可自愿是否参与的课程教学直播，每位学员可以选择自学，也可以选择自学+听课的模式。 活动免费，还有奖励。名额有限，...

主题模型是文本挖掘的重要工具，近年来在工业界和学术界都获得了非常多的关注。在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法...

1. 背景 自2019年7月1日起，随着《上海市生活垃圾管理条例》正式实施，垃圾分类工作在全国由点到面逐步推开。垃圾分类可以最大限度的实现垃圾资源利用，减少垃圾处置量，改善...