为什么学习距离度量? 在机器学习中,对高维数据进行降维的主要目的是希望找到一个合适的低维空间,在此空间中进行学习能比原始空间性能更好．事实上,每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量,而寻找合适的空间,实质上就是在寻找一个合适的距离度量．那么,为何不直接尝试" 学习" 出一个合适的距离度量呢?这就是度量学习(metric learning)的基本动机． 扩展 度量学习的目的是在样本上学习距离度量函数. 距离度量函数必须服从4个公理非负性,对称性,次可加性及不可分与同一性.在实践中,

视觉模式的相似性度量是视觉计算中的一个基础问题,设计一个有效的相似性度量准则对于提高视觉分析系统的性能极为关键.度量学习旨在利用训练数据学习出有效的距离度量,进而有效地描述样本之间的相似度.传统的度量学习算法大多数都是学习出一个线性的马氏距离,因而不能有效地描述样本的非线性结构.本报告介绍本研究组近年所提出一种新的深度度量学习方法及其在视觉分析中的应用.通过构造一个深度神经网络,在网络的顶层设计任务相关的目标函数优化网络的参数,从而更好地学习出鉴别度量空间.所提出的方法在包含人脸识别.行人识别.

自从 MIT Technology Review(麻省理工科技评论) 将 深度学习 列为 2013 年十大科技突破之首.加上今年 Google 的 AlphaGo 与 李世石九段 惊天动地的大战,AlphaGo 以绝对优势完胜李世石九段.人工智能.机器学习.深度学习.强化学习,成为了这几年计算机行业.互联网行业最火的技术名词. 其中,深度学习在图像处理.语音识别领域掀起了前所未有的一场革命.我本人是做图像处理相关的,以 2016 年计算机视觉三大会之一的 Conference on Comput

先来看看自维基百科的定义 什么是人工智能? 人工智能(Artificial Intelligence, AI)亦称机器智能,是指由人制造出来的机器所表现出来的智能.通常人工智能是指通过普通电脑程式的手段实现的类人智能技术.该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现的科学领域. 一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligent agent)的研究与设计”,智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统.约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程.”

首先的阶段由卷积层和池化层组成,卷积的节点组织在特征映射块(feature maps)中,每个节点与上一层的feature maps中的局部块通过一系列的权重即过滤器连接.加权和的结果被送到非线性函数中如ReLU.一个feature maps中所有的节点分享相同的过滤器,即共享权重.这种结构的原因是双重的,第一,图像中一个值附近的值是高度相关的,第二,不同区域的值是不相干的.换句话说,一个图像某部分出现的特征会在其他部分出现,因此可以实现权值共享并且检测到相同模式在矩阵的不同部分,这种操作在数学

下载地址:网盘下载 机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率.统计.代数.优化.逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介. 全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1-

转自:https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book https://mp.weixin.qq.com/s/FcwgjS4FXfGJPZEQEz3cVw 南瓜书PumpkinBook 周志华老师的<机器学习>(西瓜书)是机器学习领域的经典入门教材之一,周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解, 所以在书中对部分公式的推导细节没有详述,但是这对那些想深究公式推导细节的读者来说可能“不太友好”,本书旨在对西瓜书里比较难理解的公式加以解析,

系统学习机器学习书本知识--每周两章节,列表如下: 1.模式评估与选择 线性模型 2.决策树 神经网络 3.支持向量机 贝叶斯分类器 4.集成学习 聚类 5.降维与度量学习 特征选择与稀疏学习 6.计算学习理论 半监督学习 7.概率图模型 规则学习 8.强化学习 原文地址:https://www.cnblogs.com/yako/p/12115660.html

声纹识别技术简介 声纹识别,也称作说话人识别,是一种通过声音判别说话人身份的技术.从直觉上来说,声纹虽然不像人脸.指纹的个体差异那样直观可见,但由于每个人的声道.口腔和鼻腔也具有个体的差异性,因此反映到声音上也具有差异性.如果说将口腔看作声音的发射器,那作为接收器的人耳生来也具备辨别声音的能力. 最直观的是当我们打电话给家里的时候,通过一声“喂?”就能准确地分辨出接电话的是爸妈或是兄弟姐妹,这种语音中承载的说话人身份信息的唯一性使得声纹也可以像人脸.指纹那样作为生物信息识别技术的生力军,辅助甚至