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SSD(Single Shot Detection)是一个流行且强大的目标检测网络,网络结构包含了基础网络(Base Network),辅助卷积层(Auxiliary Convolutions)和预测卷积层(Predicton Convolutions)。本文包含了以下几个部分:(1)理解SSD网络算法所需要理解..
前言:本文课件均来自Andrew Ng老师的machine learning公开课课程。一、评价模型 评价模型的一种标准方法是把数据集随机分为训练集和测试集,训练集和测试集的样本比例是7:3,下面举例线性回归和逻辑回归的训练/测试步骤: 1.1 线性回归..
目录 一:逻辑回归介绍:二:逻辑回归问题的原理:三:逻辑回归的损失问题:四:逻辑回归的优化:五:逻辑回归API介绍:六:分类评估方法:1:混淆矩阵:2:精准率和召回率:3:TPR 与FPR:4:ROC曲线:5:AUC指标:..
目录 一:线性回归介绍:1: 线性回归的应用场景:2:定义与公式:二:线性回归API使用:三:求导回顾:1:常见函数的导数:2:导数的四则运算:四:线性回归的损失和优化1:损失函数的定义:2:正规方程:3:梯度下降:4:正规方程和梯度下降的对..
目录 一:CART回归树1:回归树生成算法:二:提升树:1:提升树介绍:2:提升树的模拟案例:3:提升树的自我理解:三:梯度提升:四:GBDT算法:1:GBDT算法分析:
摘要:主要介绍了华为云可信智能计算服务(TICS)采用的纵向联邦逻辑回归(LR)方案。本文分享自华为云社区《纵向联邦学习场景下的逻辑回归(LR)》,作者: 汽水要加冰。海量训练数据是人工智能技术在各个领域成功应用的重要条件。例如,..
摘要:本文提出了一个用于无监督视觉表征学习的动量对比方法(MoCo)。从将对比学习作为字典查询过程的角度来看,本文构建了一个由队列和移动平均编码器组成的动态字典。本文分享自华为云社区《论文解读系列二十九:无监督视觉表征学习的动量对..
总体概括人工智能和机器学习其实就是数学的函数拟合—将数据输入到一个函数通式(y=kx+b)中求出公式。但是y=kx+b不能表达所有函数对象,所以使用人工神经网络(也就是高阶多项式,表现形式为矩阵)作为函数通式。由于要处理问题的复杂性(数据量和..
摘要:ECCV2020 通过视觉匹配的方法来做文本识别,解决文档识别中的文本识别多样性和泛化性问题本文分享自华为云社区《论文解读二十三:基于视觉匹配的自适应文本识别》,作者: wooheng。1、引言 本文工作目标是文本识别的泛化和灵活..
上周我们讲到,在进行NNLM训练时,能够得到副产品,词向量。本文介绍一种专门用于词向量制备的方法:word2vec,利用它能够高效的训练出词向量。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 word2vec是什么?在阐述word2vec的原理之前,笔者先大致介绍一下,word2vec..
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