基于树的模型和神经网络其实并没有太多的不同。神经网络通常被认为是机器学习的圣杯，无所不知，解决一切问题，主要是因为它们很复杂。虽然它们看起来如此不同，但它们只是一枚硬币的两面。任何Kaggler都知道XGBoost是到目前为止最受欢迎的最佳竞赛提交选择。决

摘要：这14种原创设计模式可以帮助没有经验的研究者去尝试将深度学习与新应用结合，对于那些没有机器学习博士学位的人来说是一个很好的起点。研究表明，在WideResNets中,性能随着通道数量的增加而提升，但是要权衡训练成本与准确性。AlexNet，VGG，I

我们还简要地谈到了这个旧算法如何影响我们今天构建网络的方式，暗指神经网络不需要完全手工构建。今天，我们将深入探讨一种不同的神经演化方法，即NEAT的扩展，称为HyperNEAT。您可能还记得，NEAT对其网络结构进行了直接编码。HyperNEAT放弃了这个

我们的想法是从网络摄像头中提取一组帧，然后从中提取面部标志，特别是双眼的位置，然后将这些坐标传递给神经模型，以获得最终分类，它会告诉我们用户是清醒还是睡着了。方法最近的研究表明，使用3D卷积神经网络或Conv3D可以实现活动识别，因为不是分析单个帧而是分析

本文主要介绍了机器学习概念，讨论了典型卷积神经网络中的主要部分，如卷积层、合并层和完全连接层。例如，如果给CNN一个人的图像，这个深度神经网络首先需要学习一些局部特征。然后，CNN将查看给定图像中存在的局部特征，然后生成特定的激活模式，该激活模式将完全的表

在这篇文章中，我们将探索卷积神经网络背后的故事，这是机器视觉和图像识别领域最重要的深度学习技术之一。本文还将列举卷积神经网络识别的一些工作例子。但是，只有了解每个术语之间的差异才能更好地了解AI景观在未来将走向何方。机器学习的核心是创建能够从大型数据集中学

几个月前，华南大学发表了一篇关于“颜值预测”的论文和数据集。这个数据集包括5500人，他们的得分有1到5分的吸引力。还有一些著名的人在集合中。我们可以看到朱莉娅罗伯特的照片平均得分为3.78：。在keras中，有一个称为应用程序的模块，它是一组不同的预先训

根据Github Octoverse 2017的报告，JavaScript是Github上最流行的语言。根据拉取请求的数量来衡量，JavaScript的活跃度与Python、Java和Go之和相当。JavaScript已经征服了网络，并“渗入”了服务器、移

最近不少最先进的体系结构采用了许多附加组件来补充卷积操作。在这篇文章中，将解释一些能够提高现代卷积神经网络的速度和精度的最重要的组件。首先解释每个组件的理论，然后在keras中做具体的实现。池化有助于缓解这种影响，并使卷积神经网络更好地泛化。它也大大降低了

在Netflix（成立于1997年，是一家在线影片租赁提供商，主要提供Netflix超大数量的DVD并免费递送，总部位于美国加利福尼亚州洛斯盖图。）上完成你最喜欢的系列或在YouTube上的视频，你必须做出重要的决定，接下来要看什么？大多数情况下，你可以从

神经网络在机器学习中有很大的应用，甚至涉及到方方面面。本文主要是简单介绍一下神经网络的基本理论概念和推算。同时也会介绍一下神经网络在数据分类方面的应用。首先，当我们建立一个回归和分类模型的时候，无论是用最小二乘法还是最大似然值都用来使得残差达到最小。而在神