- 本文探讨了简单的ARIMA/Sarima与LSTM的时间序列数据集成学习方面的问题。 本文探讨了简单的ARIMA/Sarima与LSTM的时间序列数据集成学习方面的问题。
- 在本文中，来自加拿大 Mila 研究所唐建课题组的研究人员提出了一种图上高性能的嵌入训练系统——GraphVite，训练百万级别的节点嵌入只需 1 分钟左右，比现有实现快 50 倍以上。该系统最大可处理二十亿边的图，是目前速度最快、规模最大的单机图嵌入系统。 在本文中，来自加拿大 Mila 研究所唐建课题组的研究人员提出了一种图上高性能的嵌入训练系统——GraphVite，训练百万级别的节点嵌入只需 1 分钟左右，比现有实现快 50 倍以上。该系统最大可处理二十亿边的图，是目前速度最快、规模最大的单机图嵌入系统。
- 熵”最初是热力学中的一个概念，后来在信息论中引入了信息熵的概念，用来表示不确定度的度量，不确定度越大，熵值越大。极限情况，当一个随机变量均匀分布时，熵值最大；完全确定时，熵值为0。以最大熵理论为基础的统计建模已经成为近年来自然语言处理领域最成功的机器学习方法。 熵”最初是热力学中的一个概念，后来在信息论中引入了信息熵的概念，用来表示不确定度的度量，不确定度越大，熵值越大。极限情况，当一个随机变量均匀分布时，熵值最大；完全确定时，熵值为0。以最大熵理论为基础的统计建模已经成为近年来自然语言处理领域最成功的机器学习方法。
- 2019 年 6 月 26 日，在 Sao Paulo 举行的 PAPIs.io LATAM 会议上，作为 Daitan 的代表，本文作者 Thalles Silva 举办了一个关于 TensorFlow（TF）2.0 的研讨会，并在会上探讨了一些关于 TF 2.0 的话题。研讨会的初衷是重点展示 2.0 版本同以往 1.x 版本的不同。 2019 年 6 月 26 日，在 Sao Paulo 举行的 PAPIs.io LATAM 会议上，作为 Daitan 的代表，本文作者 Thalles Silva 举办了一个关于 TensorFlow（TF）2.0 的研讨会，并在会上探讨了一些关于 TF 2.0 的话题。研讨会的初衷是重点展示 2.0 版本同以往 1.x 版本的不同。
- 因为人类的语言不通，《圣经》故事中的 “巴别塔” 没能建成，以失败告终。如何打破人类语言之间的屏障，也成为了人类一直希望解决的问题。 因为人类的语言不通，《圣经》故事中的 “巴别塔” 没能建成，以失败告终。如何打破人类语言之间的屏障，也成为了人类一直希望解决的问题。
- 让机器学习基于面部照片预测BMI不仅是一个有趣的项目，这种预测方法也有望成为未来医疗诊断的实用工具。本文介绍了一个通过面部图像预测BMI（身体质量指数）的神经网络项目。该项目由另一个基于人脸输入对人的年龄和性别进行分类的项目修改而来，借用了原项目训练模型的权重与通过网络摄像头探测用户面部的脚本。训练数据集本项目所采用的训练数据集为用户正面拍摄的4000张人脸图像及通过用户身高体重计算的BMI... 让机器学习基于面部照片预测BMI不仅是一个有趣的项目，这种预测方法也有望成为未来医疗诊断的实用工具。本文介绍了一个通过面部图像预测BMI（身体质量指数）的神经网络项目。该项目由另一个基于人脸输入对人的年龄和性别进行分类的项目修改而来，借用了原项目训练模型的权重与通过网络摄像头探测用户面部的脚本。训练数据集本项目所采用的训练数据集为用户正面拍摄的4000张人脸图像及通过用户身高体重计算的BMI...
- Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，能够以 TensorFlow、CNTK 或 Theano 作为后端运行。FaceNet 是 Google 工程师 Florian Schroff、Dmitry Kalenichenko、James Philbin 等人于 2015 年开发的人脸识别系统，由于算法原理容易理解、应用方便，成了目前最为流行的人脸识别技术。 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，能够以 TensorFlow、CNTK 或 Theano 作为后端运行。FaceNet 是 Google 工程师 Florian Schroff、Dmitry Kalenichenko、James Philbin 等人于 2015 年开发的人脸识别系统，由于算法原理容易理解、应用方便，成了目前最为流行的人脸识别技术。
- 文章包括四个主要内容：卷积、卷积层、池化层以及卷积神经网络中的反向传播原理。在卷积部分的介绍中，作者介绍了卷积的定义、有效卷积和相同卷积、跨步卷积、3D卷积。在卷积层部分，作者阐述了连接切割和参数共享对降低网络参数学习量的作用。在池化层部分，作者介绍了池化的含义以及掩膜的使用。自动驾驶、智能医疗、智能零售，这些曾被认为不可能实现的事情，在计算机视觉技术的帮助下，终于在最近成为了现实。今天，自... 文章包括四个主要内容：卷积、卷积层、池化层以及卷积神经网络中的反向传播原理。在卷积部分的介绍中，作者介绍了卷积的定义、有效卷积和相同卷积、跨步卷积、3D卷积。在卷积层部分，作者阐述了连接切割和参数共享对降低网络参数学习量的作用。在池化层部分，作者介绍了池化的含义以及掩膜的使用。自动驾驶、智能医疗、智能零售，这些曾被认为不可能实现的事情，在计算机视觉技术的帮助下，终于在最近成为了现实。今天，自...
- 《1 天搞懂深度学习》，300 多页的 ppt，台湾李宏毅教授写的，非常棒。不夸张地说，是我看过最系统，也最通俗易懂的，关于深度学习的文章。 《1 天搞懂深度学习》，300 多页的 ppt，台湾李宏毅教授写的，非常棒。不夸张地说，是我看过最系统，也最通俗易懂的，关于深度学习的文章。
- 研究人员认为，包括BERT在内，许多模型的成功都是建立在虚假的线索上。团队用了去年诞生的观点推理理解任务 (ARCT) 考验了BERT。结果发现，只要做个对抗数据集，准确率就从77%降到53%，几乎等同于随机猜 研究人员认为，包括BERT在内，许多模型的成功都是建立在虚假的线索上。团队用了去年诞生的观点推理理解任务 (ARCT) 考验了BERT。结果发现，只要做个对抗数据集，准确率就从77%降到53%，几乎等同于随机猜
- 长征遥四运载火箭顺利升空，火星探测之旅顺利开启。 长征遥四运载火箭顺利升空，火星探测之旅顺利开启。
- 在本工作中，我们首先提出一个新的视觉描述特征—位移范围直方图HDR来描述患者面部肌肉运动的信息，因为有心理学文献指出，抑郁症患者通常会表现出运动迟滞的现象，另外就是提出使用PV-SVM来进行自动化的文本分析，这就回答了上一章留下来的问题。另外这一章另一个重点是根据模态之间的特性探索了多模态融合的框架，提出了三种融合模型。 在本工作中，我们首先提出一个新的视觉描述特征—位移范围直方图HDR来描述患者面部肌肉运动的信息，因为有心理学文献指出，抑郁症患者通常会表现出运动迟滞的现象，另外就是提出使用PV-SVM来进行自动化的文本分析，这就回答了上一章留下来的问题。另外这一章另一个重点是根据模态之间的特性探索了多模态融合的框架，提出了三种融合模型。
- 这期视频给大家从各个方面推荐一下学习AI的资源，从书籍，课程，代码，实践等，华为的昇腾为AI开发者提供了一站式服务，希望能帮助大家在AI的道路上不走弯路，快速上手实践操作，我的b站账号：白手起家的百万富翁，全网通用账号，请大家关注我 这期视频给大家从各个方面推荐一下学习AI的资源，从书籍，课程，代码，实践等，华为的昇腾为AI开发者提供了一站式服务，希望能帮助大家在AI的道路上不走弯路，快速上手实践操作，我的b站账号：白手起家的百万富翁，全网通用账号，请大家关注我
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- 在上一节中，我们介绍了D-PAttNet网络。可以看到，D-PAttNet在AU检测任务中达到了state-of-the-art性能，说明将人脸分块进行空间和时间信息的学习对于人脸分析具有很重要的作用，而且D-PAttNet是端到端建模，避免了动态信息的浪费。因此可以将D-PAttNet用于基于人脸的抑郁症分析，但是还有一个问题，抑郁症的访谈时长要远远长于AU的动态变化时长，有时候有些视频帧不重要 在上一节中，我们介绍了D-PAttNet网络。可以看到，D-PAttNet在AU检测任务中达到了state-of-the-art性能，说明将人脸分块进行空间和时间信息的学习对于人脸分析具有很重要的作用，而且D-PAttNet是端到端建模，避免了动态信息的浪费。因此可以将D-PAttNet用于基于人脸的抑郁症分析，但是还有一个问题，抑郁症的访谈时长要远远长于AU的动态变化时长，有时候有些视频帧不重要
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