机器学习

作者：KLW 目录 信息熵 条件熵 相对熵 交叉熵 总结 一  信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳…

上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解，而CNN除了处理图像数据之外，还适用于文本分类。CNN模型首次使用在文本分类，是Yoon Kim发表的“Convolutional…

作者：Geppetto 在机器学习中，离散化(Discretization)和特征选择(Feature Selection,FS)是预处理数据的重要技术，提高了算法在高维数据上的性…

荔枝boy 1词向量 在NLP里，最细的粒度是词语，由词语再组成句子，段落，文章。所以处理NLP问题时，怎么合理的表示词语就成了NLP领域中最先需要解决的问题。 因为语言模型的输入…

1 词向量 在NLP里，最细的粒度是词语，由词语再组成句子，段落，文章。所以处理NLP问题时，怎么合理的表示词语就成了NLP领域中最先需要解决的问题。 因为语言模型的输入词语必须是…

前言：这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始，然后逐个讲解卷积神经网络结构，代码实现和优化方向。 （以下内容来翻译自斯坦福大学课程：http://cs231n.github….

在上周六的 2018 TensorFlow 开发者峰会上，我们为大家介绍了天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据，以发现新的行星。 通过训练神经网络分析…

LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络，这是最早的卷积神经网络。1998 年 Yan LeCun 在论文 &#82…

LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet 前言：这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始，然后逐个讲解卷积神经网络结构，代码实现…

前言：这篇文章有9篇论文速递信息，涉及目标检测、图像分割、目标跟踪、三维重建和立体匹配等方向。 目标检测 [1]《Optimizing the Trade-off between …

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 本期将针对机器学习的新朋友，为大家讲解解决机器…

手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例，使用卷积层和池化层，实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别，并输出卷积和池化效果。 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST…

1.Tensor介绍 Tensor（张量）是Tensorflow中最重要的数据结构，用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物…

作者：AI小昕 本系列教程将手把手带您从零开始学习Tensorflow，并最终通过Tensorflow实现一些经典的项目。欢迎您关注我们的教程，关注更多机器学习、深度学习相关的优质…

TensorFlow 从入门到精通系列教程： http://www.tensorflownews.com/series/tensorflow-tutorial/ 卷积层简单封装 #…

从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。计算机视觉与人工智能有密切联系，但也有本质的不同。人工智能更强调推理和决策，但至少计算机视觉目前还主要停留在图像信息表达和…

手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例，使用卷积层和池化层，实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别，并输出卷积和池化效果。 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST…

    Sigmoid函数本质上是一种常用的激活函数，是神经元最重要的组成部分。那什么是激活函数呢？激活函数有什么作用呢？常见的激活函数都有…

欢迎关注我们的网站：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 之前我们介绍了Sigmoid函数能够将输入的数据转换到0和1…

笔者：Ray 现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了，尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对…