作者:Geppetto 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection,FS)与离散化数据的重要性,总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法。今天讲一讲FS与…
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25个深度学习相关公开数据集
磐石 目录 介绍 图像处理相关 自然语言处理相关 语音处理相关 Supplement 一.介绍 通常来说,深度学习的关键在于实践。从图像处理到语音识别,每一个细分领域都有着独特…
Read More详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵、交叉熵
作者:KLW 目录 信息熵 条件熵 相对熵 交叉熵 总结 一 信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年,克劳…
Read More使用Keras进行深度学习:(三)使用text-CNN处理自然语言(上)
上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解,而CNN除了处理图像数据之外,还适用于文本分类。CNN模型首次使用在文本分类,是Yoon Kim发表的“Convolutional…
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作者:Geppetto 在机器学习中,离散化(Discretization)和特征选择(Feature Selection,FS)是预处理数据的重要技术,提高了算法在高维数据上的性…
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在上周六的 2018 TensorFlow 开发者峰会上,我们为大家介绍了天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据,以发现新的行星。 通过训练神经网络分析…
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LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络,这是最早的卷积神经网络。1998 年 Yan LeCun 在论文 R…
Read More五大经典卷积神经网络介绍:LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet
LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet 前言:这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始,然后逐个讲解卷积神经网络结构,代码实现…
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