1.1 统计学习 统计学习是关于计算机基于数据构建概率模型并用模型对数据进行分析与预测的一门学科。统计学习也成为统计机器学习。 （1）统计学的主要特点： 1、统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络之上的 2、统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的科学。 3、统计学习的目的是对数据进行预测 ...
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2020-01-11 13:18:41
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VGG AlexNet在Lenet的基础上增加了几个卷积层,改变了卷积核大小,每一层输出通道数目等,并且取得了很好的效果.但是并没有提出一个简单有效的思路. VGG做到了这一点,提出了可以通过重复使?简单的基础块来构建深度学习模型的思路. 论文地址: vgg的结构如下所示: 上图给出了不同层数的vg ...
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2020-01-11 00:38:14
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ATFX在科技创新方面取得的成果十分显著，一系列融合人工智能、大数据以及云计算的金融科技产品相继上线。为了进一步优化及提升客户的体验，ATFX加大了对金融科技的投入力度，自去年11月ATFX上线人脸识别开户系统以来，近日，ATFX又推出了Adobe Sign网上签署服务系统。
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2020-01-08 17:19:26
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前言 在 "上一讲" 中，我们通过分析选用了softmax模型，并用tf创建之。本讲的内容就是为了训练这个模型以便于测试。 训练模型 为了训练我们的模型，我们首先需要定义一个指标来评估这个模型是好的。其实，在机器学习，我们通常定义指标来表示一个模型是坏的，这个指标称为成本（cost）或损失（loss ...
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2020-01-07 00:54:44
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智能家居行业是AI在生活服务领域的重要落地场景，也是我们感知AI落地最深的行业之一。智能家居产品融合语音控制、物联网技术，让我们生活更智能、给生活带来更多便利，目前主要应用场景如智能音箱、扫地机器人、智能电视等。 1.智能家居数据采集 覆盖智能家居主流应用场景，支持专业音频设备与多条件场景，交付能力 ...
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2020-01-03 12:45:47
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深度残差收缩网络是一种新颖的深度学习算法，实际上是深度残差网络的升级版本，能够在一定程度上提高深度学习方法在含噪数据上的特征学习效果。 首先，简单回顾一下深度残差网络，深度残差网络的基本模块如下图所示。相较于普通的卷积神经网络，深度残差网络引入了跨层的恒等映射，来减小模型训练的难度，提高准确率。 然 ...
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2019-12-28 22:54:46
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论文为 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION ，主要讨论了在大规模图片识别中，卷积神经网络的深度对准确率的影响。本篇论文提出的vgg网络在2014年的ImageNet比赛中分别在定位和分类中获得了第一和第 ...
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2019-12-28 09:37:43
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accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。 形式：sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normaliz ...
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2019-12-22 13:03:01
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主要工作： 卷积神经网络 U-Net 改进注意力机制 ARU-Net网络与U-Net一样呈对称结构，无全连接层，输入的图像大小可不相同，但输出的结果与输入的图像大小一致，对于每一个像素点进行分类，从而实现图像的分割。该网络添加残差映射和注意力机制，可以提高了特征的使用率，进而提升钩骨分割的准确率。该 ...
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2019-12-21 15:41:19
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1.LeNet LeNet是指LeNet-5，它是第一个成功应用于数字识别的卷积神经网络。在MNIST数据集上，可以达到99.2%的准确率。LeNet-5模型总共有7层，包括两个卷积层，两个池化层，两个全连接层和一个输出层。 import torch import torch.nn as nn fr ...
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2019-12-20 12:16:20
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