本文介绍了官方教程入门PyTorch的技巧训练。近期的一份调查报告显示：PyTorch 已经力压 TensorFlow 成为各大顶会的主流深度学习框架。想发论文，不学 PyTorch 怎么行？这是一份非常简洁的学习材料，目标是让学习者了解 PyTorch

第2周线性回归与Logistic。第3周岭回归，Lasso，变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧。第4周降维技术。第7周支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角？第9周通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM。第11周聚类，孤立

一图在手，知识要点全都有！[ 导读 ]完全图解人工智能、NLP、机器学习、深度学习、大数据！这份备忘单涵盖了上述领域几乎全部的知识点，并使用信息图、脑图等多种可视化方式呈现，设计精美，实用性强。今天，小编要为大家推荐一个超实用、颜值超高的神经网络+机器学习

与浅层学习算法相对，深度学习具有更深的架构，能够自动从样本中学习特征，卷积神经网络是典型的深度学习算法。本实验共采集正常和故障两种可听声信号，将以上两类声音信号进行提取特征后，分别放入SVM模型和卷积神经网络中进行分类。根据相关资料显示，绝缘劣化和接触不良

在童年记忆中，你是如何沿着路线去朋友家、学校或者商店的？那时候没有地图，只是简单的记住街景和沿途转向。因此，导航是一种很重要的认知任务，人类或者动物不需要地图就能够在复杂的世界中进行远距离穿越。请注意，这项研究适用于一般导航而不是汽车驾驶，在这里，我们既没

本文8500字，建议阅读30+分钟。本文将讲解如何用Keras和卷积神经网络来建立模型识别神奇宝贝！今天的博客内容是构建完整端对端图像分类+深度学习应用系列的第二部分。我们将要使用的CNN结构是VGGNet网络的一个小而紧凑的变体。

最近几年，神经网络、深度学习的风靡程度简直可以跟当年美国19世纪中期的淘金热同日而语。大量研究者从传统的“机器学习”方法转向了对“神经网络”的研究。的确，一方面由于大量训练数据作为支撑，另一方面其内部的原理模仿了人类大脑神经网络的基本构造和功能，使得“神经

河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建国家重点实验室培育基地的研究人员李奎、李晓倍、郑淑梅、贺建超、武一，在2017年第15期《电工技术学报》上撰文指出，交流接触器广泛应用于各种用电控制系统,对其剩余电寿命进行准确预测可以提高用电控制系统运行的可靠性。建立

本文共2200字，建议阅读5分钟。本文为大家梳理深度学习模型近年来的重要进展，文末附梳理图~唐杰老师学生帮忙整理的Deep Learning模型最近若干年的重要进展。有4条脉络，整理很不错。1943年出现雏形，1958年研究认知的心理学家Frank发明了感

本文对人工神经网络是如何学习的进行了简单介绍，使读者可以对神经网络的运行机制有更进一步的认识。其中介绍了人工神经网络的基本结构以及一些最常用的激活函数。人工神经网络中最小也是最重要的单元叫神经元。现在这个误差被返回神经网络，并且权重被相应地修改。这个过程就

AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第二章节的第七

在时尚领域，有许多需要借助人类的认知能力才能完成的任务，比如分辨类似的产品或者从多个方面鉴定某种产品。在吉尔特，我们正在建立起自动认知系统，通过这个自动认知系统检测连衣裙的轮廓、领口、袖子类型和适宜的场合。不仅如此，我们还在开发用于检测连衣裙相似点的新系统

在之前的tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释 文章中，已经大概解释了tensorflow的大概运行流程，并且提供了一个mnist数据集分类器的简单实现。当然，因为结构简单，最后的准确率在91%左右。似乎已经不低了？其实这个成绩是非常不理想的。