机器学习数学基础
 浏览 2.1K 机器学习相关

机器学习数学基础

机器学习数学基础，学习机器学习的必备知识。
阅读更多
目标检测
 浏览 1.75K 机器学习相关

目标检测

计算机视觉中关于图像识别有四大类任务： 分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection ......
阅读更多
朴素贝叶斯
 浏览 1.59K 机器学习相关

朴素贝叶斯

叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器，对分类任务而言，假设在相关概率都已知的情况下，贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。在开始介绍贝叶斯决策论之前，我们首先来回顾下概率论委员会常委--贝叶斯公式。
阅读更多
ResNet 详解
 浏览 1.6K 机器学习相关

ResNet 详解

深度网络随着层数不断加深,可能会引起梯度消失/梯度爆炸的问题: “梯度消失”：指的是即当梯度（小于1.0）在被反向传播到前面的层时，重复的相乘可能会使梯度变得无限小。 “梯度爆炸”：指的是即当梯度（大于1.0）在被反向传播到前面的层时，重复的相乘可能会使 ......
阅读更多
卷积神经网络
 浏览 1.88K 机器学习相关

卷积神经网络

卷积神经网络沿用了普通的神经元网络即多层感知器的结构，是一个前馈网络。以应用于图像领域的CNN为例，大体结构如图。
阅读更多
神经网络简介
 浏览 1.85K 机器学习相关

神经网络简介

一直沿用至今的“M-P神经元模型”正是对这一结构进行了抽象，也称“阈值逻辑单元“，其中树突对应于输入部分，每个神经元收到n个其他神经元传递过来的输入信号，这些信号通过带权重的连接传递给细胞体，这些权重又称为连接权（connection weight）。细胞 ......
阅读更多
The RavenClaw dialog management framework 论文阅读
 浏览 2.15K 机器学习相关

The RavenClaw dialog management framework 论文阅读

本文描述了一个基于计划的、独立于任务的对话管理框架RavenClaw。该框架的一个关键特点是，它将对话控制逻辑的特定领域方面与独立于领域的对话技巧隔离开来，并在这个过程中促进了在复杂的、面向任务的领域中运行的混合主动系统的快速发展。系统开发人员可以专注于描 ......
阅读更多
Dialogue Transformers 论文详解
 浏览 2.89K 机器学习相关

Dialogue Transformers 论文详解

论文中引入 transformer 的结构,其中注意力模型在对话轮的顺序上面起了了作用.最近我们使用递归神经网络多轮对话的上下文中用户说的话,但是我们原本认为注意力模型会更适合多轮场景.默认情况下,RNN假设每个选项和完整的序列有关,但是一轮对话当中包括一 ......
阅读更多
深入理解L1,L2正则化
 浏览 2.07K 机器学习相关

深入理解L1,L2正则化

正则化(Regularization) 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。正则化是在经验风险上面加了一个正则化项或者惩罚项,正则化函数一般是模型法则度的单调增函数,模型越负责,正则化值就越大.
阅读更多
K近邻算法(KNN)详解
 浏览 1.28K 机器学习相关

K近邻算法(KNN)详解

K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中.
阅读更多

访问最多的文章

存档

公告

分类

标签

原创 44
redis 42
转载 37
hadoop 27
机器学习 21
flink 18
源码 16
linux 11
博客 10
Java 10

访问最多的文章

存档