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人工智能通过父母照片合成可能的子女面孔,深度学习亲缘关系生成

- 171 次阅读 - 文章,人工智能

人工智能通过父母照片合成可能的子女面孔,深度学习亲缘关系生成摘要:在本文中,我们提出了一个亲缘关系生成器网络,可以通过分析他/她父母的照片来合成一个可能的子女面孔。 为此,我们专注于通过提出新颖的解决方案来处理整篇论文中亲缘关系数据集的稀缺性问题。 为了提取可…

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GDPR到底是如何影响机器学习的?

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一般数据保护条例(GDPR)对数据科学产生了很大的影响。现在GDPR有99条正文条款和173篇声明(Recital),长而复杂,但是随着时间的推移以及条款的执行,它可能会变得更加复杂。同时,由于GDPR的存在,律师和隐私工程师将成为未来大型数据科学项目的核心组成部分。 本文主要讨论GDPR…

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使用拓扑数据分析理解卷积神经网络模型的工作过程

- 307 次阅读 - 文章,人工智能,深度学习

1.简介 神经网络在各种数据方面处理上已经取得了很大的成功,包括图像、文本、时间序列等。然而,学术界或工业界都面临的一个问题是,不能以任何细节来理解其工作的过程,只能通过实验来检测其效果,而无法做出合理的解释。相关问题是对特定数据集经常存在某种过拟合现象,这会…

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机器学习 —— 浅谈贝叶斯和MCMC

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浅谈贝叶斯 不论是学习概率统计还是机器学习的过程中,贝叶斯总是是绕不过去的一道坎,大部分人在学习的时候都是在强行地背公式和套用方法,没有真正去理解其牛逼的思想内涵。我看了一下 Chalmers 一些涉及到贝叶斯统计的课程,content 里的第一条都是 Philosophy of Bayesian s…

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手把手教你训练 RNN | Part II

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RNN 的反向传播是为了计算出关于损失函数的梯度值 读者可以在这里看到本文的 Part I(http://www.raincent.com/content-85-11648-1.html)。 单个 RNN 单元的反向传播 RNN 中反向传播的目的是计算出最终的损失值 L 分别对权值矩阵(W_xh,W_ah,W_ao)和偏置向量(b_h,b_o)的…

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手把手教你训练 RNN | Part I

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RNN 前向传播逐步演练 单个 RNN Cell 中的前向传播算法 在之前的文章中,我们介绍了RNN 的基本结构并将其按时间序列展开成 Cells 循环链,称为 RNN cells。下面,我们将揭示单个 RNN Cell 的内部结构和前向传播计算过程。 将其过程分解成多个步骤: 第一步:cell 接受两个…

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大数据战略需要数据中心基础架构作出的改变有哪些?

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为大数据选择新的硬件、存储和其它数据中心基础设施,这是IT专业人员们所面临的新挑战。推行大数据战略的压力往往来自高层,因为管理者相信,能有效运用数据的企业将比落后者具备更大优势。大数据战略需要数据中心基础架构作出的改变主要有五点: 一、围绕大数据选择存储 …

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数据科学大Battle,你站Python还是R

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Python 或 R,这是一个问题。在数据科学工作中,你可能也经常遇到这个选择困难问题。本文作者Brian Ray基于数十年的Python和R在数据科学领域的使用检验,分享了自己的看法,希望能够帮大家做出更好的选择。 希望这篇文章能帮助那些在数据科学中纠结于选择Python还是R的小伙伴们…