人工智能 | 数盟社区 | Page 105
QQ截图20150312221412 1

BP 算法之一种直观的解释

- 人工智能 - 阅 4,129

作者:daniel-D 0. 前言 之前上模式识别课程的时候,老师也讲过 MLP 的 BP 算法, 但是 ppt 过得太快,只有一个大概印象。后来课下自己也尝试看了一下 stanford deep learning 的 wiki, 还是感觉似懂非懂,不能形成一个直观的思路。趁着这个机会,我再次 revisit 一下。本文…

QQ截图20150312195638 0

特征选择常用算法综述

- 人工智能 - 阅 2,906

作者:苍梧 1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ,或属性选择( Attribute Selection ) ,是指从全部特征中选取一个特征子集,使构造出来的模型更好。   (2) 为什么要做特征选择 在…

20140515202416843 0

Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现

- 人工智能 - 阅 5,137

作者:Rachel-Zhang 本文结合Deep learning的一个应用,Convolution Neural Network 进行一些基本应用,参考Lecun的Document 0.1进行部分拓展,与结果展示(in python)。 分为以下几部分: 1. Convolution(卷积) 2. Pooling(降采样过程) 3. CNN结构 4.  …

2810 0

计算机视觉:随机森林算法在人体识别中的应用

- 人工智能 - 阅 4,416

作者:陈楠 摘 要 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题,其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等,有着非常广泛的应用价值。随机森林以它自身固有的特点和优良的分类效果在众多的机器学习算法中脱颖而出。…

t0119c62900f30734f5 0

SVM 的简要推导过程

- 人工智能 - 阅 2,863

作者:daniel-D SVM 是一块很大的内容,网上有写得非常精彩的博客。这篇博客目的不是详细阐述每一个理论和细节,而在于在不丢失重要推导步骤的条件下从宏观上把握 SVM 的思路。   1. 问题由来 SVM (支持向量机) 的主要思想是找到几何间隔最大的超平面对数据进行…

t01e3ec21c3f82a7fb2 0

基于分布式云的机器学习

- 人工智能 - 阅 1,553

这篇文章由微软云与信息服务实验室(CISL)和微软研究院(Microsoft Research)的研究员Dhruv Mahajan,Sundararajan Sellamanickam和Keerthi Selvaraj撰写。 三百六十行,行行出数据。从有关用户行为的记录,到系统的访问,还有使用模式等等。使用像微软Azure这样的云服务平…

20150107153034901 0

Image classification with deep learning常用模型

- 人工智能 - 阅 4,119

作者:Rachel-Zhang 本文中,我会根据下大家image classification常用的cnn模型,针对cifar10(for 物体识别),mnist(for 字符识别)& ImageNet(for 物体识别)做一个model 总结。 本文不讲coding(coding请见Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现篇) …

t011ad3d51a39fbc509 0

如何在Hadoop 2.0上实现深度学习?

- 基础架构,人工智能 - 阅 4,771

位于波士顿的数据科学团队正在利用前沿的工具和算法,通过对用户数据的分析来优化业务行为。 数据科学很大程度上依赖机器算法,它能帮助我们发现数据的特征。要想洞察互联网般规模的数据还是很有挑战的,因此能够大规模的运行算法成为了我们的关键需求。随着数据的爆炸性增长,以…