时间: 2024-11-12 19:41:23
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Hulu机器学习问题与解答系列 | 十一:Seq2Seq
你可以点击菜单栏的"机器学习",回顾本系列前几期的全部内容,并留言发表你的感悟与想法. 今天的内容是 [Seq2Seq] 场景描述 作为生物体,我们的视觉和听觉会不断地获得带有序列的声音和图像信号,并交由大脑理解:同时我们在说话.打字.开车等过程中,也在不断地输出序列的声音.文字.操作等信号.在互联网公司日常要处理的数据中,也有很多是以序列形式存在的,例如文本.语音.视频.点击流等等.因此如何更好的对序列进行建模,一向是研究的要点. 2013年来,随着深度学习的发展,Seq2Seq(s
[转]计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合
计算机视觉.机器学习相关领域论文和源代码大集合--持续更新…… [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code.Code一般是C/C++或者Matlab代码. 最近一次更新:2013-3-17 一.特征提取Feature Extraction: · SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] · PCA
机器学习相关慨念
一. 机器学习相关慨念 1.机器学习定义 大数据时代,随着网络的普及化以及计算机计算速度和存储能力的提高,人类更容易收集.存储.传输.管理数据,各行各业已经积累了大量的数据资源.如何利用这些数据服务于人类社会.促进经济发展.便捷人类生活日益成为各行各业关注的重点.由于人类处理数据的能力有限,因而只能让机器处理大量的数据,"机器学习"正是针对这一问题,它致力于研究通过计算的手段,让计算机从数据中学习知识,从而实现一些人类才能完成的任务,产生机器智能. 机器学习的定义有很多,大致可以
Azure IoT Hub和Event Hub相关的技术系列-索引篇
Azure IoT Hub和Event Hub相关的技术系列,最近已经整理了不少了,统一做一个索引链接,置顶. Azure IoT 技术研究系列1-入门篇 Azure IoT 技术研究系列2-设备注册到Azure IoT Hub Azure IoT 技术研究系列3-设备到云.云到设备通信 Azure IoT 技术研究系列4-Azure IoT Hub的配额及缩放级别 Azure IoT 技术研究系列5-Azure IoT Hub与Event Hub比较 Azure Event Hub 技术研究系
计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合[转]
注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code.Code一般是C/C++或者Matlab代码. 最近一次更新:2013-3-17 一.特征提取Feature Extraction: · SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] · PCA-SIFT [2] [Project] · Affine-SIFT [3] [Project] · SURF [4] [Ope
[转载][资料].计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合
注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code.Code一般是C/C++或者Matlab代码. 最近一次更新:2013-3-17 目录(注:未添加索引,仅用于方便浏览) 一.特征提取Feature Extraction 二.图像分割Image Segmentation 三.目标检测Object Detection 四.显著性检测Saliency Detection 五.图像分类.聚类Image Classification, Clustering 六.抠图Image Matt
【目录】数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录
本博客所有文章分类的总目录链接:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 数据挖掘与机器学习相关算法文章目录 1.数据挖掘之—基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例 2.彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现[附C#代码]
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视频课程学习路线图 (讲师:赖国荣) 本网校视频课程是大学软件工程等相关专业的系列视频课程,包含了从大一入学到毕业的所有专业课程,本网校的系列课程主要分为4个方面的课程 1.??? 数据库课程: 2.??? Java课程: 3.??? JSP课程: 4.??? 框架课程: 课程分为3个阶段的课程: 第一阶段(软件工程师初级班)课程如下: 1.??? HTML网页设计语言入门基础教学视频 网页基础,html标签的学习,制作静态网页,个人网站实训 2.??? C语言从入门到精通+贪吃蛇游戏开发实战视
机器学习问题与解答系列(17-24)
老朋友了,还用多说什么吗?点击下面的链接复习咯: 17. 随机梯度下降算法之经典变种 18. SVM-核函数与松弛变量 19. 主题模型 20. PCA最小平方误差理论 21. 分类.排序.回归模型的评估 22. 特征工程-结构化数据 23. 神经网络训练中的批量归一化 24. 随机梯度下降法 你可以留言发表复习之后的新感悟,也许会在新的推送中看到你自己的思考噢- 不明白的地方也欢迎向作者提问,小编会在第一时间给予反馈. 日常唠叨还是要有的: 关注Hulu公众号,就可以在每周看到两篇机器学习问题