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如何在时间序列预测中使用LSTM网络中的时间步长

2018-04-10 18:41

Keras中的长短期记忆（LSTM）网络支持时间步长。这就引出这样一个问题：单变量时间序列的滞后观察是否可以用作LSTM的时间步长，这样做是否能改进预测性能。在本教程中，我们将研究Python 中滞后观察作为LSTM模型时间步长的用法。

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算法和编程面试题精选TOP50！(附代码+解题思路+答案)

2018-09-28 11:09

这份面试资源主要包含五部分内容：数组、链表、字符串、二叉树和重要算法（如排序算法）的编程面试题，其中每部分内容我们都列出了一些最常被问到的热门问题，并且在每个题目后给出了可以参考的解决思路和代码

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Keras实现CNN:手写数字识别准确率99.6%

2018-06-07 18:14

在安装过Tensorflow后，后安装Keras默认将TF作为后端，Keras实现卷积网络的代码十分简洁，而且keras中的callback类提供对模型训练过程中变量的检测方法，能够根据检测变量的情况及时的调整模型的学习效率和一些参数．

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核函数(kernekl)最通俗易懂的理解

2018-06-21 11:03

在机器学习算法中，不论是感知机还是支持向量机，在面对非线性问题时，往往都会用到一个名为“核函数”的技巧。那么到底什么是核函数呢？

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详解计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割

2018-04-20 10:21

在本文中，作者分享了5种主要的计算机视觉技术，并介绍几种基于计算机视觉技术的深度学习模型与应用。

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AI从入门到放弃：BP神经网络算法推导及代码实现笔记

2018-06-19 14:45

本文货很干，堪比撒哈拉大沙漠，自己挑的文章，含着泪也要读完！

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干货|一文详解隐含狄利克雷分布（LDA）

2018-07-10 14:15

本文将从贝叶公式、Gamma函数、二项分布、Beta分布、多项式分布、Dirichlet分布、共轭先验分布、马氏链及其平稳分布、MCMC、GibbsSampling、EM算法等多个方面介绍LDA模型，需要读者具备一定的概率论和微积分知识。

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手把手教|使用Bert预训练模型文本分类（内附源码）

2019-04-08 14:16

本文从实践入手，带领大家进行Bert的中文文本分类和作为句子向量进行使用的教程。

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何恺明：从高考状元到CV领域年轻翘楚，靠“去雾算法”成为“CVPR最佳论文”首位华人得主

2019-02-01 10:30

何恺明，从高考满分状元到“CVPR最佳论文奖”第一位华人得主，再到“深度残差网络”在ImageNet比赛中击败谷歌等公司夺得第一……“80后”的他早已众多光环加身

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10分钟看懂全卷积神经网络（FCN）：语义分割深度模型先驱

2018-10-30 14:38

全卷积神经网络

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一文概览主要语义分割网络：FCN,SegNet,U-Net...

2018-06-05 15:58

本文作者总结了FCN、SegNet、U-Net、FC-DensenetE-Net和Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN以及一些半监督方法，并为其中的一些网络提供了PyTorch实现。

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我几乎面了所有知名公司的算法岗位（CV方向）

2019-06-20 11:41

CV都面什么？

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干货 | 20个教程，掌握时间序列的特征分析（附代码）

2019-07-10 15:01

本篇教程将教大家用 Python 对时间序列进行特征分析。

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【参赛经验】深度学习入门指南：从零开始TinyMind汉字书法识别——by：Link

2018-04-20 14:13

主要是代码，介绍如何从零开始完成TinyMind汉字书法识别比赛的第一次提交

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综述：DenseNet—Dense卷积网络（图像分类）

2018-11-29 10:42

【导读】本文对Dense卷积网络的发展进行了综述。这是2017年的CVPR最佳论文奖，并拥有2000多篇论文引用。它由康威尔大学、清华大学和facebookAI共同合作完成。

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[GAN实战]开源图像风格迁移，快看看大画家的潜力股

2019-04-01 11:34

图像风格转换兼具技术性、趣味性和实用性，一直以来是工业界和学术界的研究热点。

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NLP, 知识图谱学习资源（内有教程+书籍+网站+工具+论文。。。可以说很全面了）

2018-07-19 16:48

教程、书籍、网站等，应有尽有~

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12个Python项目教程，给缺乏项目实战经验的人

2018-12-21 16:00

一次完整的开发，是最好的学习。本文为Python学习者准备了12个有趣、有料的实战项目，一定会让你的Python技能大大提高~

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20篇最值得一读的深度推荐系统与CTR预估论文

2019-07-10 14:25

主要总结一下2019年上半年工业界深度推荐系统与CTR预估上值得精读的论文。

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基于深度学习的目标检测学习总结

2018-06-17 11:32

在计算机视觉领域，“目标检测”主要解决两个问题：图像上多个目标物在哪里（位置），是什么（类别）。围绕这个问题，人们一般把其发展历程分为3个阶段： 1. 传统的目标检测方法 2. 以R-CNN为代表的结合region proposal和CNN分类的目标检测框架(R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN, R-FCN) 3. 以YOLO为代表的将目标检测转换为回归问题的端到端（End-to-End）的目标检测框架(YOLO, SSD)

送你9个常用的人脸数据库（附链接、报告）

小样本如何进行深度学习？西北工夏勇教授这一份54页《医学影像小数据深度学习》PPT为你讲解

2018-12-04 15:50

夏勇教授《医学影像小数据深度学习》，分析在医学影像“小数据”上进行深度学习研究所面临的挑战，也将介绍报告人在应用深度学习技术进行医学影像分析的经验和体会。

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CV、NLP、机器学习最新开源项目Top12！一应俱全

2018-10-15 12:02

10月最新开源项目！每一个都值得学习和收藏！

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基于深度学习的目标检测*

2018-06-26 21:54

普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1(1)所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体（即分类），而且还要预测物体的位置，位置一般用边框（bounding box）标记，如图1(2)所示。而目标检测实质是多目标的定位，即要在图片中定位多个目标物体，包括分类和定位。比如对图1(3)进行目标

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详解跨镜追踪(ReID)技术实现及难点|公开课笔记

2018-06-29 12:03

云从科技资深算法研究员袁余锋老师通过四个方面讲解本次课题： 1、ReID定义及技术难点 2、常用数据集与评价指标简介 3、多粒度网络(MGN)的结构设计与技术实现 4、ReID在行人跟踪中的应用分析与展望

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搞懂Transformer结构，看这篇PyTorch实现就够了！

2018-11-07 15:15

AlexanderRush对Transformer进行了注解并添加了PyTorch版本的代码。本文对其博客进行了翻译，分为上下两篇。上篇为模型结构的翻译，下篇为实验及之后部分的翻译。

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自组织特征映射网络[Python代码实现］

2018-06-06 10:12

接上一篇自组织特征映射网络，在均匀分布的数据上，用Python实现SOM

对抗样本：知其然，知其所以然

算法工程师养成记（附精选面试题）

Hinton大神的胶囊网络到底是什么鬼，看完这篇你就懂了

2018-03-30 16:52

作者 | 王圣元引言斯蒂文认为机器学习有时候像婴儿学习，特别是在物体识别上。比如婴儿首先学会识别边界和颜色，然后将这些信息用于识别形状和图形等更复杂的实体。比如在人脸识别上，他们学会从眼睛和嘴巴开始识别最终到整个面孔。当他们看一个人的形象时，他们大脑认出了两只眼睛，一只鼻子和一只嘴巴，当认出所有这些存在于脸上的实体，并且觉得“这看起来像一个人”。斯蒂文首先给他的女儿悠悠看了以下图片，看她是否

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