- 目标检测 (Object detection) 是一种计算机视觉技术，旨在检测汽车、建筑物和人类等目标。这些目标通常可以通过图像或视频来识别。目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、人体跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将了解目标检测的基础知识，并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。转载来源公众号：磐创AI来源：Medium“ 阅读本文大概需要 11 分钟。 ”目标检测的原理目标检测定位... 目标检测 (Object detection) 是一种计算机视觉技术，旨在检测汽车、建筑物和人类等目标。这些目标通常可以通过图像或视频来识别。目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、人体跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将了解目标检测的基础知识，并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。转载来源公众号：磐创AI来源：Medium“ 阅读本文大概需要 11 分钟。 ”目标检测的原理目标检测定位...
- 过拟合及其对策阅读目录1 损失函数2 学习3 过拟合与欠拟合4 方差与偏差5 如何避免过拟合5.1 正则化5.2 剪枝5.3 数据增广5.4 dropout5.5 Early Stopping5.6 集成学习6 参考文献本文介绍了欠拟合、过拟合相关概念，分析造成它们的原因，总结了防止过拟合的一般策略。回到顶部1 损失函数损失函数（loss function）：是用来度量模型预测值f(x)与样... 过拟合及其对策阅读目录1 损失函数2 学习3 过拟合与欠拟合4 方差与偏差5 如何避免过拟合5.1 正则化5.2 剪枝5.3 数据增广5.4 dropout5.5 Early Stopping5.6 集成学习6 参考文献本文介绍了欠拟合、过拟合相关概念，分析造成它们的原因，总结了防止过拟合的一般策略。回到顶部1 损失函数损失函数（loss function）：是用来度量模型预测值f(x)与样...
- TensorFlow.js简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是一个将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。目前被广泛的运用在语音识别... TensorFlow.js简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是一个将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。目前被广泛的运用在语音识别...
- 开篇之前先回顾两个基本模型的概念，end2end,sqe2sqe和注意力机制模型介绍点到点(end2end)模型通过输入直接决定输出，中间部分不能或很少能进行解释,通过缩减人工预处理和后续处理，尽可能使模型从原始输入到最终输出，给模型更多的可以根据数据自动调节的空间，增加模型的整体契合度。end2end强调的是全局最优，中间部分局部最优并不能代表整体最优。端到端（squence2... 开篇之前先回顾两个基本模型的概念，end2end,sqe2sqe和注意力机制模型介绍点到点(end2end)模型通过输入直接决定输出，中间部分不能或很少能进行解释,通过缩减人工预处理和后续处理，尽可能使模型从原始输入到最终输出，给模型更多的可以根据数据自动调节的空间，增加模型的整体契合度。end2end强调的是全局最优，中间部分局部最优并不能代表整体最优。端到端（squence2...
- 人工神经网络表示一类机器学习的模型，最初是受到了哺乳动物中央神经系统研究的启发。网络由相互连接的分层组织的神经元组成，这些神经元在达到一定条件时就会互相交换信息（专业术语是激发（fire））。最初的研究开始于20世纪50年代后期，当时引入了感知机（Perceptron）模型（更多信息请参考文章《The Perceptron: A Probabilistic Model for Informa... 人工神经网络表示一类机器学习的模型，最初是受到了哺乳动物中央神经系统研究的启发。网络由相互连接的分层组织的神经元组成，这些神经元在达到一定条件时就会互相交换信息（专业术语是激发（fire））。最初的研究开始于20世纪50年代后期，当时引入了感知机（Perceptron）模型（更多信息请参考文章《The Perceptron: A Probabilistic Model for Informa...
- 机器学习日益广为人知，越来越多的计算机科学家和工程师投身其中。不幸的是，理论、算法、应用、论文、书籍、视频等信息如此之多，很容易让初学者迷失其中，不清楚如何才能提升技能。本文作者依据自身经验给出了一套快速上手的可行方法及学习资源的分类汇总，机器之心在其基础上做了增益，希望对读者有所帮助。 机器学习日益广为人知，越来越多的计算机科学家和工程师投身其中。不幸的是，理论、算法、应用、论文、书籍、视频等信息如此之多，很容易让初学者迷失其中，不清楚如何才能提升技能。本文作者依据自身经验给出了一套快速上手的可行方法及学习资源的分类汇总，机器之心在其基础上做了增益，希望对读者有所帮助。
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- 本书摘自《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——书中第3章，第3.6.1节，作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。 本书摘自《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——书中第3章，第3.6.1节，作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。
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