博客

  • 机器学习之决策树-python实现

    发表于2019.02.25 2 人阅读

    决策树,顾名思义,就是用来产生决策的树,我们通过数据的属性特征来构造这棵树。相比于K近邻算法,决策树的主要优势在于数据形式非常容易理解。决策树的一个很重要的任务就是理解数据中所蕴含的知识信息,从数据中提取出一系列规则的过程,也就是决策树构建的过程、机器学习的过程。

  • K近邻算法-python代码实现

    发表于2019.02.25 0 人阅读

    商业哲学家 Jim Rohn 说过一句话,“你,就是你最常接触的五个人的平均。”那么,在分析一个人时,我们不妨观察和他最亲密的几个人。同理的,在判定一个未知事物时,可以观察离它最近的几个样本,这就是 kNN(k最近邻)的方法[1]。

  • 快应用开发详解

    发表于2019.02.25 1 人阅读

    快应用是基于手机硬件平台的新型应用形态,标准是由主流手机厂商组成的快应用联盟联合制定。

  • 快应用App开发

    发表于2019.02.25 0 人阅读

    快应用是基于手机硬件平台的新型应用形态,标准是由主流手机厂商组成的快应用联盟联合制定,它具备传统APP完整的应用体验,无需安装、即点即用。

  • 什么是多模态机器学习?

    发表于2019.02.25 0 人阅读

    每一种信息的来源或者形式,都可以称为一种模态。例如,人有触觉,听觉,视觉,嗅觉;信息的媒介,有语音、视频、文字等;多种多样的传感器,如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。

  • 通过Android实现VR视频的播放

    发表于2019.02.25 0 人阅读

    实现VR视频的播放和前面写过的VR全景图的展示差不多,改变的也只是库文件的不同,资源目录下的资源不同而已。下面就来说一下步骤。

  • tensorflow实现空洞卷积(dilated connvolution也叫扩张卷积)

    发表于2019.02.25 0 人阅读

    由于一般cnn在昨晚卷积之后会对feature map进行downSampling,这样会造成一定的信息丢失.那么空洞卷积就是没有pooling层,同时可以扩大感受野(如上知乎的讲解)

  • 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)

    发表于2019.02.25 0 人阅读

    我们可以使用一个简单的前向传播网络实现这个功能,神经网络的输入可以是单词,输出是这个词是目的地还是出发地。这样样他的输入就应该是单词,以向量形式。获得词向量的方法有很多,比如说最简单的 1-of-N encoding。

  • https://blog.csdn.net/dugudaibo/article/details/83109814

    发表于2019.02.25 0 人阅读

    本文是论文《A guide to convolution arithmetic for deep learning》的阅读笔记及思考,对于文章中浅尝则止的部分进行了深入的分析,如步长大于 1 的卷积与池化之间是否存在一种等价的关系,用矩阵的形式表示CNN的前向传播和反向传播。

  • 深度解析 Keras 中的图片预处理:图片生成器 ImageDataGeneraor

    发表于2019.02.25 0 人阅读

    一般在使用 Keras 进行图像方面的神经网络的训练的时候都会使用图片生成器 ImageDataGeneraor,它不仅仅使用方便,更支持实时数据增强。在使用 CPU 进行数据增强的同时,使用 GPU 训练模型,大大加快了模型训练的速度。

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