循环神经网络往往应用于具有前后文关系的任务，比如语音识别，机器翻译，文本填空，股票预测，图像理解等等 RNN引入了时序的概念，有些类似于时序数字电路，由此具有记忆的能力 RNN的基本结构为 可以看到，最大的不同就是添加了记忆单元 整体结构为 不断地对 \(h_t\) 进行更新，使其具有记忆功能，其中 ...
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2020-08-27 13:04:16
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作者|GUEST 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 时间序列预测是机器学习的一个非常重要的领域，因为它让你能够提前“预见”并据此制定业务计划。 在本博客中，我们将了解什么是时间序列预测，Power BI如何制作时间序列预测图和Power BI用于预测的模块。 什么是时间序列预 ...
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2020-07-26 01:51:41
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语义分割与数据集 Semantic Segmentation and the Dataset 在目标检测问题中，我们只使用矩形边界框来标记和预测图像中的对象。在这一节中，我们将对不同的语义区域进行语义分割。这些语义区域在像素级标记和预测对象。图1显示了一个语义分割的图像，区域标记为“dog”、“ca ...
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2020-06-29 20:16:05
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Pytorch框架快速入门 前言 找数据定义、找model定义、(找损失函数、优化器定义)，主循环代码逻辑 Pytorch框架编写深度学习模型，无非就是按照四步，从这四步出发去剖析和书写代码，可以比较好的提高我们的效率。 基本思想和步骤 四大步骤 1、输入处理模块 (X 输入数据，变成网络能够处理的 ...
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2020-06-27 14:39:46
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1. 应用K-means算法进行图片压缩 读取一张图片 观察图片文件大小，占内存大小，图片数据结构，线性化 用kmeans对图片像素颜色进行聚类 获取每个像素的颜色类别，每个类别的颜色 压缩图片生成：以聚类中收替代原像素颜色，还原为二维 观察压缩图片的文件大小，占内存大小 2. 观察学习与生活中可以 ...
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2020-06-07 14:34:41
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图像分类是人工智能领域的一个热门话题，通俗来讲，就是根据各自在图像信息中反映的不同特征，把不同类别的目标区分开。图像分类利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，代替人的视觉判读。 在实际生活中，我们也会遇到图像分类的应用场景，例如我们常用的通过拍照花朵 ...
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2020-05-08 16:09:36
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一：基本流程图主要用于创建流程图、顺序图、信息跟踪图、流程规划图和结构预测图，包含了形状、连接线和链接。步骤：（1）打开Visio，单击“类别”->“流程图”->“基本流程图”->“创建”。（2）根据所要展示的流程中的每个步骤，将流程图形状拖到绘图页上。（3）通过将鼠标指针停在第一个形状上，然后单击... ...
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2019-10-22 15:16:22
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1.基于机器学习的校园网流量准确预测 2.基于互联网文本的P2P平台风险预测研究与实现 3. 保险领域知识问答系统的研究与实现 ...
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2019-09-15 19:39:59
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本节开始学习使用tensorflow教程，当然从最简单的MNIST开始。这怎么说呢，就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。在此节，我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。 MNIST 是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会被用做深度学习 ...
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2019-07-24 11:45:17
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1、Abstract: 本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作，主要可以分为两类：深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具。对于深度编码方案，像素概率建模和自动编码是两种方法，分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案。对于深度工具，有几种使用深度学习来执行帧内预测、帧间预 ...
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2019-06-13 20:03:17
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