數(shù)據(jù)科學(xué)高效工具：feature-selector，幫你快速完成特征選擇

該方法以及之后的identify_low_importance都只適用于監(jiān)督學(xué)習(xí)(即需要label,這也是為什么實(shí)例化feature-selector時(shí)...

2018-12-13 標(biāo)簽：函數(shù)數(shù)據(jù)集 6138 0

一種基于點(diǎn)云的Voxel（三維體素）特征的深度學(xué)習(xí)方法

特征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如下圖所示，包括體素分塊（Voxel Partition），點(diǎn)云分組（Grouping），隨機(jī)采樣（Random Sampling），...

2018-12-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2.2萬(wàn) 0

什么是Talking Face Generation任務(wù)？

Demo 視頻中使用的面部檢測(cè)工具可以在 rsa 中找到。每張圖像的一行中，將返回一個(gè)帶5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的 Matfile 輸出。這個(gè)工具在其他面部對(duì)齊方法中...

2018-12-06 標(biāo)簽：視頻數(shù)據(jù)集 5183 0

構(gòu)建簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)管道，為什么tf.data要比f(wàn)eed_dict更好？

如果想減少GPU閑置時(shí)間，我們可以在管道末尾添加tf.data.Dataset.prefetch(buffer_size)，其中buffer_size這...

2018-12-03 標(biāo)簽：GPU數(shù)據(jù)集 4596 0

基于句嵌入進(jìn)行無(wú)監(jiān)督文本總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)

有了詞嵌入，只需對(duì)每句話包含的詞嵌入進(jìn)行加權(quán)求和，即可得到句嵌入。之所以要加權(quán)，是因?yàn)椤癮nd”、“to”、“the”等一些頻繁出現(xiàn)的單詞完全沒(méi)有或幾乎...

2018-12-03 標(biāo)簽：編碼器數(shù)據(jù)集 5584 0

何愷明、Ross Girshick等大神深夜扔出“炸彈”：ImageNet預(yù)訓(xùn)練并非必須

ImageNet預(yù)訓(xùn)練方式加快了收斂速度，特別是在訓(xùn)練早期，但隨機(jī)初始化訓(xùn)練可以在訓(xùn)練一段時(shí)間后趕上來(lái)。考慮到前者還要進(jìn)行模型的微調(diào)，訓(xùn)練總時(shí)間二者大體...

2018-11-24 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6711 0

吳恩達(dá)的斯坦福團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一個(gè)X光診斷算法，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

算法是用ChestX-ray14數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練的，這是目前最大的X光數(shù)據(jù)庫(kù)，有超過(guò)11萬(wàn)張正面胸片，來(lái)自3萬(wàn)多位患者。

2018-11-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI數(shù)據(jù)集 3566 0

以KaggleDays數(shù)據(jù)集為例，編碼方法介紹

每個(gè)question_id對(duì)應(yīng)一個(gè)具體問(wèn)題（見(jiàn)question_text）。每個(gè)question_id可能出現(xiàn)多次，因?yàn)槊恳恍邪瑢?duì)這一問(wèn)題的一個(gè)不同回...

2018-11-22 標(biāo)簽：編碼機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3477 0

FAIR和谷歌大腦的合作研究，專(zhuān)注于“反向翻譯”方法

如圖1所示，sampling和beam+noise方法優(yōu)于MAP方法，BLEU要高0.8-1.1。在數(shù)據(jù)量最大的設(shè)置下，sampling和beam+no...

2018-11-21 標(biāo)簽：機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集 5053 0

圖像生成領(lǐng)域的一個(gè)巨大進(jìn)展,BigGAN的效果真的有那么好嗎？

因此，如果快速瀏覽BigGAN生成的一系列圖像，我們能從中發(fā)現(xiàn)不少圖具有詭異的美感。比如模型在生成下面幾幅景觀圖時(shí)都遵循了從數(shù)據(jù)集中學(xué)到的構(gòu)圖和光影，但...

2018-11-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 6655 0

使用AI方面的知識(shí)來(lái)改進(jìn)人類(lèi)智能

在許多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中，我們使用一種稱(chēng)為梯度下降的優(yōu)化算法。這是機(jī)器實(shí)際學(xué)習(xí)的方式。理解這一算法的基礎(chǔ)很容易。它是一個(gè)迭代算法，逐步逼近答案。它從做出一個(gè)...

2018-11-21 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3234 0

如何通過(guò)組合沿方位角方向的切面來(lái)創(chuàng)建動(dòng)畫(huà)

在參數(shù)化表面的設(shè)置窗口中，Study 1/Solution 1(2) 可用作數(shù)據(jù)集，結(jié)果參數(shù) theta 則用于定義 x、y 和 z 軸方向的表達(dá)式。需...

2018-11-20 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集COMSOL 3595 0

決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)處理速度的因素

最后，重點(diǎn)是這種算法并不高效，它在每次迭代中都需要用全部的訓(xùn)練集。這意味著，在每個(gè)epoch中我們都要查看所有樣本，從而在下次進(jìn)行優(yōu)化。如果只有幾千個(gè)樣...

2018-11-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 5310 0

文本數(shù)據(jù)量不夠大的時(shí)候可用的一些實(shí)用方法，從而賦予小數(shù)據(jù)集以?xún)r(jià)值

Dropout是另一種較新的正則化方法。它具體的做法是在訓(xùn)練期間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）按照P的概率被丟棄（即權(quán)重被設(shè)置為零）。這樣，網(wǎng)絡(luò)就不會(huì)...

2018-11-19 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 5537 0

Facebook出品的時(shí)序分析庫(kù)Prophet

snavie，類(lèi)似naive，不過(guò)考慮了季節(jié)性因素。例如，在周季節(jié)性數(shù)據(jù)的情形下，用上周一的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)每周一的數(shù)據(jù)，用上周二的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)每周二的數(shù)據(jù)...

2018-11-18 標(biāo)簽：Facebook數(shù)據(jù)集 5830 0

GDPR有什么作用

早在它生效之前，歐盟的一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例（GDPR）就在全球市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員中引發(fā)了恐慌。GDPR旨在保護(hù)消費(fèi)者隱私，讓人們對(duì)公司如何使用數(shù)據(jù)有更多的控制權(quán)。...

2018-11-17 標(biāo)簽：瀏覽器數(shù)據(jù)保護(hù)數(shù)據(jù)集 5706 0

NLP-Progress庫(kù)NLP的最新數(shù)據(jù)集、論文和代碼

方向是自然語(yǔ)言處理的同學(xué)們有福啦，為了跟蹤自然語(yǔ)言處理(NLP)的進(jìn)展，有大量仁人志士在 Github 上維護(hù)了一個(gè)名為 NLP-Progress 的庫(kù)...

2018-11-17 標(biāo)簽：代碼數(shù)據(jù)集NLP 2606 0

谷歌的研究人員提出了一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音特征的聚類(lèi)

那么它具體是怎么工作的呢？假設(shè)我們有四個(gè)人同時(shí)對(duì)著這個(gè)AI說(shuō)話(這是個(gè)例子，模型其實(shí)可以處理更多的人)。那么每個(gè)人將會(huì)得到一個(gè)自己的RNN實(shí)例，擁有相同...

2018-11-16 標(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 5144 0