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leihao的文章

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语音识别

CTC原理

leihao阅读(10582)评论(0)

不搞语音识别得人开这个论文确实有点费劲,结合上图,思考一下语音识别的场景,输入是一段录音,输出是识别的音素, 输入的语音文件的长度和输出的音素个数之间没有一一对应关系,通常将语音文件「分片」之后,会出现多对一的关系。这个场景在「翻译问题」和...

CNN

CTPN原理

leihao阅读(8723)评论(0)

文章思路很不错,利用了文字作为object本身的提点,设计固定宽度的anchor,减少学习的空间。 网络结构 查看大图 特点 不是在字的级别,最终输出是在行的级别 对每一行,每一个feature map位置,固定需要回归的框的宽度为16像素...

CNN

DeepText原理

leihao阅读(3817)评论(0)

几乎是Faster R-CNN的翻版,论文见参考部分。。 网络结构 论文的方法是通过生成字(word)级别的检测框,为了生成高召回的候选框,提出了Inception-RPN结构。 特点 先验候选bounding box,生成24种,保证宽度...

强化学习

强化学习(5)-蒙特卡洛

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了解「概率模拟」的应该都熟悉这个方法,LDA的Gibbs Sample就用到了这个方法。蒙特卡洛方法,不需要对环境建立「完美」模型。本文用大白话总结就是:通过数数实现action的价值预估。 Monte Carlo Policy Evalu...

强化学习

强化学习(4)-动态规划

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动态规划、蒙特卡洛、时序差分是三种解决有限马尔科夫决策的有效方法,方法各有优缺点,本文先介绍「动态规划」。 在数学上,动态规划方法比较优美,但是需要对环境建立一个完整且准确的模型;蒙特卡洛方法不需要一个模型,并且非常简单,但是不善于渐进计算...

强化学习

强化学习(2)-Bandit问题

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熟悉EE的对这个问题应该不陌生,可以看文章:推荐系统的EE问题及Bandit算法得到更多信息。 文中evaluative feedback和instructive feedback愣是没看懂啥意思 n-Armed Bandit Proble...

强化学习

强化学习(1)-介绍

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本文读书笔记《Reinforcement Learning: An Introduction》 对人类来说,学习离不开和环境的交互。对原始的人类,在没有老师传授知识的时候,人类通过和环境的「交互」学习;经过多轮和环境交互,最终总结出规律,知...

LSTM

Grammar as a Foreign Language

leihao阅读(2212)评论(0)

原始论文:《Grammar as a Foreign Language》 如论文的标题,论文特别的地方是将「句法分析」这件事变为一个「翻译」问题。 不了解RNN和LSTM的可以先看RNN(Recurrent Neural Networks)...

LSTM

Manhattan LSTM Model

leihao阅读(1978)评论(0)

文章《Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity》提出来一个计算句子相似度的方法;求两个句子的相似度在很多地方需要用到,例如文章的聚类,相似文章的推荐等。...

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