原创 集成學習綜述-從決策樹到XGBoost
SIGAI推薦SIGAI 資源大彙總在之前緬懷金大俠的文章“永遠的金大俠-人工智能的江湖”中提到：集成學習是機器學習中一種特殊的存在，自有其深厚而樸實的武功哲學，能化腐朽爲神奇，變弱學習爲強學習，雖不及武當和少林那樣內力與功底深厚。其門下兩
2018-12-18 16:05:04
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原创 【免費線上實踐】動手訓練模型系列：一分鐘理解卷積過程
作爲也許是深度學習領域使用得最多的特徵提取的方式，卷積核是如何作用於原始輸入特徵的呢？輸入與輸出之間又有什麼樣的關係呢？點擊下方小程序，一起查看變換細節。（進入小程序 動手訓模型）
2018-12-17 11:50:18
原创 雙線性匯合(bilinear pooling)在細粒度圖像分析及其他領域的進展綜述
作者簡介：張皓南京大學計算機系機器學習與數據挖掘所（LAMDA）研究方向：計算機視覺和機器學習（視覺識別和深度學習）個人主頁：goo.gl/N715YT細粒度圖像分類旨在同一大類圖像的確切子類。由於不同子類之間的視覺差異很小，而且容易受姿勢
2018-12-17 11:50:07
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原创 機器學習與深度學習經典論文整理
這篇文章整理出了機器學習、深度學習領域的經典論文。爲了減輕大家的閱讀負擔，只列出了最經典的一批，如有需要，可以自己根據實際情況補充。機器學習理論PCA學習理論[1] L. Valiant. A theory of the learnable
2018-12-17 11:50:07
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原创 【免費線上實踐】動手訓練模型系列：條件GAN
從無序的輸出到按照類別輸出，Conditional Generative Neural Networks到底藉助了什麼樣的魔(xin)法(xi)？點擊下方小程序鏈接，一探究竟。（進入小程序 動手訓模型）
2018-12-17 11:50:07
原创 【免費線上實踐】動手訓練模型系列：梯度消失
本模型實現對512*512圖像的像素二分類問題；紅色或藍色的樣本點（每個樣本包含座標(x,y)值）坐落在對應顏色的區域內則樣本正確分類，反之分類錯誤。 loss值採用Cross_entropy計算，表徵訓練/測試樣本與實際訓練/測試分類結果
2018-12-17 11:45:06
原创 活體檢測新文解讀：利用多幀人臉來預測更精確的深度
京東金融和中科院聯合發表的“Exploiting temporal and depth information for multi-frame face anti-spoofing”[1]它的主要創新和貢獻是:利用了多幀的時空信息來更精準地
2018-12-17 11:40:15
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原创 動手訓練模型系列：過擬合與訓練集規模
本模型實現對512*512圖像的像素二分類問題；紅色或藍色的樣本點（每個樣本包含座標(x,y)值）坐落在對應顏色的區域內則樣本正確分類，反之分類錯誤； loss值採用Cross_entropy計算，表徵訓練/測試樣本與實際訓練/測試分類結果
2018-12-14 16:45:05
原创 編寫基於TensorFlow的應用之構建數據pipeline
詳見：www.sigai.cn 知識庫本文主要以MNIST數據集爲例介紹TFRecords文件如何製作以及加載使用。所講內容可以在SIGAI 在線編程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夾中可以免費獲取。此項功能對所有註
2018-12-14 16:45:05
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原创 機器學習在信用評分卡中的應用
SIGAI推薦SIGAI知識庫論文解讀小視頻升級上線支持向量機1-從線性分類器到最大化分類間隔支持向量機2-拉格朗日對偶支持向量機3-線性不可分的問題支持向量機4-核映射與核函數支持向量機5-KKT條件的使用Generative Adver
2018-12-13 17:45:11
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原创 【揭祕】我幾乎面了所有知名公司的算法崗位
小小心得個人經歷到了6月的時候，找了本科的數學教材開始微積分，線性代數和概率論的複習。主要挑選一些算法學習中常用的知識點進行回顧，如：偏微分、泰勒展開、拉格朗日函數、傅里葉變換，矩陣這塊的逆矩陣、特徵值與特徵向量、二次型、奇異值分解、QR分
2018-12-12 11:05:14
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原创 深度強化學習綜述（上）
SIGAI推薦SIGAI官網雙十一感恩回饋活動進行中超值購買《深度學習》課程 詳見：www.sigai.cn人工智能中的很多應用問題需要算法在每個時刻做出決策並執行動作。對於圍棋，每一步需要決定在棋盤的哪個位置放置棋子，以最大可能的戰勝對手
2018-12-10 12:00:11
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原创 【SIGAI高校巡講回顧】北京科技大學站
2018年11月02日晚7:30-9:00，SIGAI高校巡迴講座在北京科技大學舉行，舉辦地點是教3樓235，本着搭建高校交流橋樑，拓寬學生科技視野的目的，SIGAI與北京科技大學聯合舉辦了SIGAI人工智能講座。本次講座的題目是如何成爲一
2018-12-06 15:35:16
原创 理解概率密度函數
導言概率密度函數是概率論中的核心概念之一，用於描述連續型隨機變量所服從的概率分佈。在機器學習中，我們經常對樣本向量x的概率分佈進行建模，往往是連續型隨機變量。很多同學對於概率論中學習的這一抽象概念是模糊的。在今天的文章中，SIGAI將直觀的
2018-12-06 15:10:16
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原创 目標檢測算法中檢測框合併策略技術綜述
陳泰紅 研究方向：機器學習、圖像處理物體檢測（Object Detection）的任務是找出圖像或視頻中的感興趣目標，同時實現輸出檢測目標的位置和類別，是機器視覺領域的核心問題之一，學術界已有將近二十年的研究歷史。隨着深度學習技術的
2018-12-05 18:20:05
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