- 作者将打造一个《当人工智能遇上安全》系列博客，详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。这篇文章将详细分享基于机器学习的恶意代码检测技术，主要参考郑师兄的视频总结，包括机器学习概述与算法举例、基于机器学习方法的恶意代码检测、机器学习算法在工业界的应用。同时，详细分享了基于机器学习的恶意代码检测技术，希望您喜欢。 作者将打造一个《当人工智能遇上安全》系列博客，详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。这篇文章将详细分享基于机器学习的恶意代码检测技术，主要参考郑师兄的视频总结，包括机器学习概述与算法举例、基于机器学习方法的恶意代码检测、机器学习算法在工业界的应用。同时，详细分享了基于机器学习的恶意代码检测技术，希望您喜欢。
- MobileNets：用于移动视觉应用的高效卷积神经网络 摘要我们提出了一类称为 MobileNets 的高效模型，用于移动和嵌入式视觉应用。 MobileNets 基于流线型架构，使用深度可分离卷积来构建轻量级深度神经网络。 我们引入了两个简单的全局超参数，可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。 这些超参数允许模型构建者根据问题的约束为其应用程序选择合适大小的模型。 我们在资源和准确性权... MobileNets：用于移动视觉应用的高效卷积神经网络 摘要我们提出了一类称为 MobileNets 的高效模型，用于移动和嵌入式视觉应用。 MobileNets 基于流线型架构，使用深度可分离卷积来构建轻量级深度神经网络。 我们引入了两个简单的全局超参数，可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。 这些超参数允许模型构建者根据问题的约束为其应用程序选择合适大小的模型。 我们在资源和准确性权...
- 深度学习吴恩达老师（一）：神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)：内容整理 + 习题分享 深度学习吴恩达老师（一）：神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)：内容整理 + 习题分享
- 从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了BiLSTM-CRF模型搭建及训练、预测，最终实现医学命名实体识别实验。这篇文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法，包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN，这篇文章将以代码为主，让读者直观感受深度神经网络，希望对您有所帮助~ 从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了BiLSTM-CRF模型搭建及训练、预测，最终实现医学命名实体识别实验。这篇文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法，包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN，这篇文章将以代码为主，让读者直观感受深度神经网络，希望对您有所帮助~
- 实体是知识图谱最重要的组成，命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）对于知识图谱构建具有很重要意义。命名实体是一个词或短语，它可以在具有相似属性的一组事物中清楚地标识出某一个事物。命名实体识别（NER）则是指在文本中定位命名实体的边界并分类到预定义类型集合的过程。本文介绍了基于BiLSTM+CRF的医学命名实体识别研究，希望对您有所帮助~ 实体是知识图谱最重要的组成，命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）对于知识图谱构建具有很重要意义。命名实体是一个词或短语，它可以在具有相似属性的一组事物中清楚地标识出某一个事物。命名实体识别（NER）则是指在文本中定位命名实体的边界并分类到预定义类型集合的过程。本文介绍了基于BiLSTM+CRF的医学命名实体识别研究，希望对您有所帮助~
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- 前一篇文章分享了CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。这篇文章将详细讲解通过自定义情感词典（大连理工词典）实现情感分析和情绪分类的过程，并与SnowNLP进行对比，为后续深度学习和自然语言处理（情感分析、实体识别、实体对齐、知识图谱构建、文本挖掘）结合做基础，希望对您有所帮助~ 前一篇文章分享了CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。这篇文章将详细讲解通过自定义情感词典（大连理工词典）实现情感分析和情绪分类的过程，并与SnowNLP进行对比，为后续深度学习和自然语言处理（情感分析、实体识别、实体对齐、知识图谱构建、文本挖掘）结合做基础，希望对您有所帮助~
- 活动链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-164772-1-1.html还记得在任务一时，基于昇腾CANN的推理应用开发--高清图像修复（Python）实验吗？ 附上实验链接：https://www.hiascend.com/zh/college/onlineExperiment/detail/664601这次需要在自己的环境上真实复现上述实... 活动链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-164772-1-1.html还记得在任务一时，基于昇腾CANN的推理应用开发--高清图像修复（Python）实验吗？ 附上实验链接：https://www.hiascend.com/zh/college/onlineExperiment/detail/664601这次需要在自己的环境上真实复现上述实...
- 前一篇文章分享了循环神经网络RNN的原理知识，并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。这篇文章作者将带领大家用Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。基础性文章，希望对您有所帮助！ 前一篇文章分享了循环神经网络RNN的原理知识，并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。这篇文章作者将带领大家用Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。基础性文章，希望对您有所帮助！
- 前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。这篇文章将开启Keras人工智能的学习，主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章，希望对您有所帮助！ 前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。这篇文章将开启Keras人工智能的学习，主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
- 前一篇文章详细讲解了循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测，通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本篇文章将分享无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。基础性文章，希望对您有所帮助！ 前一篇文章详细讲解了循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测，通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本篇文章将分享无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。基础性文章，希望对您有所帮助！
- 保姆级带你深入阅读NAS-BERT。 保姆级带你深入阅读NAS-BERT。
- 随着对抗样本技术不断提升，深度学习模型的安全问题成为了新的研究热点。人脸识别、无人驾驶、语音识别、指纹解锁等等，它们真的安全吗？本文将带你了解深度神经网络的后门知识，作者提出了一种可靠且可推广的DNN后门攻击检测和缓解系统，这是了解对抗样本和神经网络后门攻击的优秀文章，希望您喜欢！SP作为安全领域最顶尖的会议之一，真的有太多文章值得我们去学习。 随着对抗样本技术不断提升，深度学习模型的安全问题成为了新的研究热点。人脸识别、无人驾驶、语音识别、指纹解锁等等，它们真的安全吗？本文将带你了解深度神经网络的后门知识，作者提出了一种可靠且可推广的DNN后门攻击检测和缓解系统，这是了解对抗样本和神经网络后门攻击的优秀文章，希望您喜欢！SP作为安全领域最顶尖的会议之一，真的有太多文章值得我们去学习。
- 本专栏主要介绍Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测，通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。基础性文章，希望对您有所帮助！ 本专栏主要介绍Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测，通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。基础性文章，希望对您有所帮助！
- 本专栏主要研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。本文将分享如何评价神经网络，绘制训练过程中的loss曲线，并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本文可以指导您撰写简单的深度学习论文，希望对您有所帮助。 本专栏主要研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。本文将分享如何评价神经网络，绘制训练过程中的loss曲线，并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本文可以指导您撰写简单的深度学习论文，希望对您有所帮助。
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