近日，NeurIPS 2019 近日在加拿大温哥华召开。腾讯 AI Lab 共 14 篇论文入选，位居国内企业前列。这也是腾讯 AI Lab 第四次参加 NeurIPS，会议期间，我们选取了一篇来自腾讯 AI Lab 的优秀论文进行解读。在这篇由腾讯 AI

归一化一直是深度学习研究的一个活跃领域。归一化技术可以大大减少机器学习模型的训练时间。让我们看看归一化的一些好处。它对每个特征进行归一化，以便它们保持每个特征的贡献，因为某些特征具有比其他特征更高的数值。为了提高训练质量，我们寻求减少内部协变Shift。批

在这篇文章中，我的目的是简单解释神经网络如何执行二元和多原分类。我将解释二元分类只是网络执行的核技巧，而多类分类只是搜索最优功能。简单的2D案例我们想做一个二元分类，其中输出可以是Class 1或Class 0.最初我们的数据是非线性分离的，看起来像：。考

入门考虑到所涉及的参数很多，设计深度神经网络可能是一项痛苦的任务，并且没有通用公式适合所有用例。我们可以使用卷积神经网络进行图像分类，LSTM进行NLP相关的任务，但是特征的数量、特征的大小、神经元的数量、隐藏层的数量、激活函数的选择、权重的初始化等在不同

卷积神经网络通常被称为ConvNets，它是一种神经网络架构，主要用于图像分类，而ConvNets在图像方面非常好。ConvNets的灵感来自人类视觉皮质，现在让我们深入了解架构。您可以在工作目录上创建一个新的NoteBook购买开放终端，然后输入“jup

不平衡数据是机器学习中的一个重要考虑因素。问题是基本的机器学习本质上试图获得最小的误差。这可以通过上采样数据来处理。这是通过从少数类别中随机选择一个数据点并复制它来完成的。但是，您必须记住一条简单的规则。您必须将数据拆分为测试和训练，对训练进行上采样，并使

在本文中，我将向您展示如何使用numpy和pandas制作一个简单人工神经网络。我们的ANN模型将具有单个输入和输出层。有关数据集的信息为了演示模型的工作原理，我创建了一个尺寸为12x5的小型数据集。列a，b，c，d是要素，最后一列是标签。接下来，我们将在

在本文中，我将教你如何创建卷积神经网络来预测照片是猫还是狗。可以进一步扩展的目标是让神经网络能够预测猫或狗的种类，但这可以看作是一个垫脚石。在进入代码之前，请确保您正确安装了带有tensorflow后端的python 3以及opencv，以便在进行预测时将

卷积神经网络不适用于这种情况 - 主要用于图像数据。本次练习的数据集是Keras内置的路透社数据集，其中包含来自该出版物超过46种不同类别的超过11,000篇文章。maxlen = 1000 # cut texts after this number of

学习卷积神经网络的动机：ConvNets被证明在图像识别和分类方面非常有效。Facebook需要它的标签算法，Instagram和谷歌的搜索基础设施，并且这个列表不断更新。我们如何（人类）做到这一点 ：人类在图像分类上非常棒。观察你周围的任何新出生的婴儿，

评分<0.2表示图像具有较高概率是安全的。我们建议开发者根据用例和图像类型的不同选择合适的阈值。根据使用情况、定义以及公差的不同会产生误差。我们不提供任何结果的准确性保证。使用者适度地结合机器学习解决方案将有助于提高性能。所以由于数据本身的原

在调查近几年AI领域的过程中，我发现近几年对抗攻击的概念逐渐出现在全世界各国研究人员的视野中，我认为这将会是现在乃至未来几年最引人瞩目的新方向之一。我在国内的两个著名的学术搜索网站 AMiner 和 Acemap 进行了调查，以 adversarial a

人工智能是前沿和中心，商界和政府领导人正在思考正确的举措。在实验室里，学术和企业研究人员的发现将为未来一年乃至更长的时间设定人工智能的发展方向。我们自己的研究团队来自普华永道的AI加速器，专注于领先的发展，无论是技术人员还是商业领袖都应该密切关注。这里也可