light_cnn出自2016 cvpr吴翔A Light CNN for Deep Face Representation with Noisy Labels, 优势在于一个很小的模型和一个非常不错的识别率。主要原因在于, (1)作者使用maxout作为激活函数,实现了对噪声的过滤和对有用信号的保留,从而产生更好的特征图MFM(Max-Feature-Map)。这个思想非常不错,本人将此思想用在
1 引言 所谓激活函数,就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,主要负责将神经元的输入映射到输出端.在神经网络中,激活函数是神经元的一部分,在输入和输出信号之间的正向传播中引入了非线性,可以帮助神经网络学习到数据中的复杂模式.本文主要对深度学习常见的激活函数进行简要的回顾. 2 线性函数 线性激活函数定义输入和输出之间的线性关系,最简单的形式为 y=x ,此时原函数和导函数的定义如下: 此时
目录 一、BERT简单认识 二、Google BERT以及中文模型下载 1、Google BERT源码下载 2、bert-as-server 框架下载 3、中文预训练模型下载 三、bert生成中文句子向量 1、启动BERT服务 2、中文句子向量编码 四、cosine相似度计算 五、完整实验代码 一、BERT简单认识 Google BERT预训练模型在深度
DCGAN教程 GAN:Generative adversarial network生成对抗网路 GAN GAN生成对抗网络,该框架可以教会一个深度学习模型来捕捉训练数据分布,并生成具有同分布的相同数据。GAN最早由lan Goodfellow在2014年首次提出。 GAN由两个不同的模型组成,一个是生成模型generator,一个是鉴别模型discriminator。其中,generator的
1 引言 回归分析技术旨在推断因变量和一个或多个自变量之间的关系,通常应用于监督学习领域。回归分析的方法有很多,可以应用在不同的情景之中,本文主要就其中的线性回归方法展开介绍.本文的主要目的是尽可能清晰直观的介绍线性回归三种实现方式的原理和快速实现,所有模型的开发实现仅涉及Python和Numpy,这里采用生成的数据方便大家更好的理解和可视化。 2 线性相关 线性回归可以理解为一种统计分析过程,它
这篇看到现在还是有点迷糊,没有完全弄懂,先转载过来自己消化,后续有更浅显易懂的内容再更。 原文文章:https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/51746402 梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法是近年来被提及比较多的一个算法,这主要得益于其算法的性能,以及该算法在各类数据挖掘
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是Google DeepMind提出,该算法是基于Actor-Critic框架,同时又借鉴了DQN算法的思想,Policy网络和Q网络分别有两个神经网络,一个是Online神经网络,一个是Target神经网络。DDPG算法对PG算法,主要改进有: (1)使用卷积神经网络来模拟策略函数和Q函数,并用深度学习的方法来训练
一、前言 自然语言是人类智慧的结晶,自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一,而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。 通过经典的斯坦福cs224n教程,让我们一起和自然语言处理共舞!也希望大家能够在NLP领域有所成就! 二、先修知识(学习的过程中可以遇到问题后再复习) 了解python基础知识了解高等数学、概率论、线性代数知识了解基础机器学习算法:梯度下降、线性回归、逻辑回归、Softma
看了一堆的博客,都很难找到能够综合起来完全理解这个原理,直到这位博主文章的出现·······不多说了,直接上。 本博客将会详细介绍AdaBoost算法过程,并给出了一个Adaboost例子的详细求解过程,当然也给出了Matlab代码求解过程。碍于太多复杂公式,文章是在电脑Word文档写好再复制上博客的,为了排版好看,有些地方给出了截图。 下面给出几个我认为不错的博客资料: 【1】http://bl
官方链接:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/vgg_face/ 首先去官网下载vgg_face_dataset.tar.gz python3下载程序: #!/usr/bin/python3 #-*- coding: utf-8 -*- import sys import os import threading import socket import u
0. 前言 在上面一篇文章中,参考李宏毅老师的授课内容,已经对Policy_Based的RL方法做了详细总结,这一篇是对上一篇的补充,主要是结合Tensorflow和GYM模块,实现Policy Based的代表算法,Policy Gradients进行实现。 先放效果图,基于Policy Gradient 的Reinforcement Learning. 1. Key Points
特征脸Eigenface: Eigenface(特征脸)在人脸识别历史上应该是具有里程碑式意义的,其被认为是第一种有效的人脸识别算法。1987年 Sirovich and Kirby 为了减少人脸图像的表示(降维)采用了主成分分析法(Principle Component Analysis, PCA)的方法,1991年 Matthew Turk和Alex Pentland首次将PCA应用于人脸
上一文讲到了信息熵的一些基础知识,而机器学习中的一个经典算法——决策树就是基于信息熵的基础上进行分析的,有关信息熵的基础知识可以回顾: 梦里寻梦:(十一)通俗易懂理解——信息熵58 赞同 · 1 评论文章 今天看到了李航的统计方法分析中讲解的决策树,觉得也是特别浅显易懂的,现在做适当终结。 首先是对熵以及信息熵进行回顾 接下去是对于算法5.1的理解,这个看得有点吃力的可以直接看以下例子部
李宏毅ML学习笔记---Reinforcement Learning总结 0. 在学习A3C之前,首先需要了解的前置知识: RL算法主要基于以下两种方法: policy-based&value-based Policy-based: Key Point: Learning an Actor/Policy (do action)
论文:Convolutional Pose Machines Github:https://github.com/timctho/convolutional-pose-machines-tensorflow https://github.com/JindongJiang/WeightedLoss_Convolutional_Pose_Machines_PyTorch CMU的工作,和openp
优化基础 Overview 一般优化问题可以描述为 其中, 为已知待优化的目标函数, 为等式约束, 为不等式约束。这里只考虑最小化问题(求目标函数的最小值),最大化问题等价于最小化负目标函数。 优化命题可以按照不同准则进行分类,比如: 约束和无约束:如果 ,则这是一个无约束问题; 线性和非线性规划:如果 和 都是 的线性函数则该优化问题为线性规划问题,否则为非线性规划问题。
神经网络中,除了权重和偏置等参数,超参数(hyper-parameter)也经常出现。这里所说的超参数是指,比如各层的神经元数量、batch大小、参数更新时的学习率或权值衰减等。如果这些超参数没有设置合适的值,模型的性能就会很差。 我们使用的数据集分成了训练数据和测试数据,训练数据用于学习,测试数据用于评估泛化能力。由此,就可以评估是否只过度拟合了训练数据(是否发生了过拟合),以及泛化能力如何等。
一个人走得快,一群人走得远…… 论文:DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning Github:https://github.com/AlexEMG/DeepLabCut 安装: pip3 install opencv-python==3.4.5.20 pip3
机器学习的问题中,过拟合是一个很常见的问题。过拟合指的是只能拟合训练数据,但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态。 发生过拟合的原因,主要有以下两个: • 模型拥有大量参数、表现力强。 • 训练数据少。 权值衰减是一直以来经常被使用的一种抑制过拟合的方法。该方法通过在学习的过程中对大的权重进行惩罚,来抑制过拟合。因为很多过拟合原本就是因为权重参数取值过大才发生的。 如果网络的模型变得很
权重的初始值 在神经网络的学习中,权重的初始值特别重要。设定什么样的权重初始值,经常关系到神经网络的学习能否成功。 将权重初始值设为0的话,将无法正确进行学习。为什么不能将权重初始值设成一样的值呢?这是因为在误差反向传播法中,所有的权重值都会进行相同的更新。这使得神经网络拥有许多不同的权重的意义丧失了。为了防止“权重均一化”(严格地讲,是为了瓦解权重的对称结构),必须随机生成初始值。 反向传播中梯
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