Sun Jan 15

人工智能深度学习图神经网络

图神经网络(五)--注意力机制

注意力机制主要是解决当处理大量信息的时候，注意力机制会选择一些关键的信息进行处理，忽略与目标无关的噪声数据，从而提高神经网络的效果。注意力机制注意力机制基本包括三个要素，请求，键，值，如图1-1就是一个软性的注意力机制。（K，V）是输入的键值对向量数据，包含n项信息，每一项信息的建用kik_{i}ki表示，值用xix_{i}xi表示，Q表示与任务相关的查询向量。Value是在给定值的情况，通

Thu Jun 23

高等数学人工智能深度学习

优化中的梯度

对于梯度相信大家都不陌生，咱们经常把它翻译成导数。那么咱们就先来看看在梯度下降中导数是怎么起到作用的。导数一阶导数十分好理解，一阶导数是表示原函数的一个斜率信息，而二阶导数是告诉我们一阶导数随着输入是如何变化的，可以认为二阶导数是对曲率的衡量。如果这样的函数具有零二阶导数，那就没有曲率，也就是一条完全平坦的线，仅用梯度就可以预测它的值。也就是是当学习率是$\alpha$的时候，每次沿着梯度负方向

Wed Sep 29

深度学习计算机基础

xgboost(五) -- 与其他模型融合

之前我们讲了很多xgboost的特性用法等等，接下来我们需要回答的一个问题是xgboost能够与其他模型融合吗？怎么融合？xgboost和DNN模型融合当我们使用xgboost的时候经常会发现，很多场景下我们只用xgboost模型的效果就能够达到一个最佳的效果，使用深度神经网络反而没有xgboost的效果好，这个经常让我们十分头疼，我想做点更nb的东西逻辑就这么难吗？其实个人认为xgboost效果

Thu Jun 18

深度学习数据库应用可视化

RNN代码拆解

rnn对于一些初学者来说被当成直接跳过的内容，因为如果需要使用RNN，那还不如直接用LSTM，好吧这个思路貌似也没什么问题，但是对于学习这件事情来讲的话，其实RNN是一个新型的网络结构，跳出神经网络的那个固定模式的开始，对大家学习还是有百利而无一害的。拆了的RNN[RNN]的经典过程本站也做过讲解，可以跳转过去看看完全的RNN样子，本节就是要将这一结构拆开来看的。上图就是其中一个RNN结构，初始化

Thu Jun 18

深度学习图像算法

图像算法--目标检测

目标检测基础目标检测算法主要分为两种，一种是one-stage检测算法，一种是two-stage检测算法。而对于two-stage检测算法来讲第一步是进行区域分割，然后第二步才是分类，代表方法有RCNN算法。而one-stage检测算法一般有YOLO和SSD算法。Selectivesearch和RC

Thu Jun 18

深度学习图像算法

图像算法--图像分割(Otsu算法)

Otsu算法图像分割是一个经典的图像任务，Otsu算法是借用图像的灰度值，计算几个阈值，然后起到分割图像的作用。本文介绍的Otsu算法常用于基于图像分割的聚类。该算法的理论依据是：假定图像包含两类像素（前景像素和背景像素），直方图为双峰直方图，然后计算使得两类像素能分开的最佳阈值（类内方差），或等价

Thu Jun 18

高等数学人工智能深度学习图像算法

图像算法--卷积

卷积CNN已经成为图片分类比较成熟的算法，但是，很少人了解其中的数学原理，这里就先从卷积讲起，后面也会主要到卷积神经网络。希望大家能够很好的理解这个内容，为了以后学习卷积神经网络做准备。卷积的定义连续下的定义$$(f*g)(n)=\intf(t)g(n-t)$$离散下的定义$$(f*g)(n)=\s

Thu Jun 18

机器学习深度学习

机器学习之xgboost算法

xgboostxgboost可能是现在用的最多的模型了，炒的火热的深度学习解决实际业务的落地点还是比价少的，比起这种可解释模型，在工程界可能更加受追捧。xgboost的组成话说xgboost是由什么组成的呢？答案就是一堆CART树，但是有了这些CART树怎么做预测呢，难倒是投票，好吧也是一种方式，但

Thu Jun 18

人工智能深度学习图神经网络

图神经网络(七)--GAE神经网络

如果想了解GAE其实从VAE了解比较好，下面我就先来讲讲VAE自编码器。VAEVAE(VariationalAuto-encoder)图自编码器，是一种和GAN类似的神经网络。那么VAE有什么作用？它主要的解决问题的场景是，你给我一个向量，我给你一张图片，例如我想生成一个猫的图片，你的输入可以是描述

Thu Jun 18

深度学习

神经网络之BP算法

多层感知机首先我们来介绍多层感知机，其实根据字面的意思我们已经能够了解大半，就是将一个简单的感知机进行连接，其中层数可以任意挑选，中的维度都可以任意挑选。它的样式是这样的。结构比较简单，输入层进来以后就和隐藏层进行权重转换，直到输出层。它的激活函数不是我们在我们的系统上搜索[感知机]的文章中提到的

图神经网络(五)--注意力机制

优化中的梯度

xgboost(五) -- 与其他模型融合

RNN代码拆解

图像算法--目标检测

图像算法--图像分割(Otsu算法)

图像算法--卷积

机器学习之xgboost算法

图神经网络(七)--GAE神经网络

神经网络之BP算法

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