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模型

Generative Adversarial Nets 原理

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第一篇,入坑GAN~ 前置知识 一个论文比较重要的前置知识,就是对「如何表示一个分布」的理解,对于一个离散的分布来说,我们通常的表示方法是这样,P(A)=0.1,P(B)=0.2,P(C)=0.7; 但是还有另外一种方法,在LDA( lat...

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...

Mask R-CNN原理

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先要了解一下FCN结构和Faster R-CNN原理。 整体逻辑图 在Faster R-CNN上面进行修改,添加了一个分支,这个分支最后也放到统一的损失函数中进行学习。 特点 将分类、检测、实体切分(instance segmentatio...

神经图灵机(Neural Turing Machine)

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图灵机 图灵机介绍:这里,图灵完备介绍:这里(两个链接都需要翻墙(╯﹏╰)) 图灵认为这样的一台机器就能模拟人类所能进行的任何计算过程,例如简单的四则运算的表达式求值可以很明显的通过这几机器设计出来。 现代的计算机里面的程序,可以看做是纸带...

LSTM直观理解

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了解LSTM之前可以先了解一下RNN,LSTM(Long Short-Term Memory)出现的原因是为了解决RNN对「长依赖」的句子上表现不好。这里的解决方案也很直观,就是通过合理的激活一些信息,让距离不是信息强度的决定性因素。看完本...

YOLOv2/YOLO9000模型原理

leihao阅读(24030)评论(0)

看本文之前,最好已经了解SSD原理和YOLO模型 更好 可以对9k的object分类,我是惊呆了 YOLO9000重点解决recall和location方面的误差 YOLO-v2和YOLO9000是两个不同的模型,论文一并提出,YOLOv2...

YOLO模型原理

leihao阅读(12433)评论(0)

看此文之前,最好已经了解Faster R-CNN。 YOLO的特点 直接对bounding box回归,并不是计算候选和gt之间的 \(\Delta\) ,并且不构造 hard negatives 速度快,将检测过程变为一个回归问题,简化了...

VGG结构介绍

leihao阅读(26732)评论(0)

原始论文:VGG 整体结构 上图来自这里 预处理 图片的预处理就是每一个像素减去了均值,算是比较简单的处理。 卷积核们 整体使用的卷积核都比较小(3x3),3x3是可以表示「左右」、「上下」、「中心」这些模式的最小单元了。 3 × 3 wh...

GBDT快速计算可以想到的

leihao阅读(1167)评论(0)

优化树的存储 速度想要提升,将树存成数组是比较好的选择,所以可以构造一个大数组存放树中的节点,然后用另外一个int数组表示root的下标即可,下图为一个存储实例: 上图中,数组存储是按照层次存储了,其实可以根据叶子节点上面的「样本量」进行调...

ListNet原理

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ListNet是一种Learning to rank的方法,其模型是神经网络,损失函数是ListWise,优化方法是梯度下降。ListWise已经被证明是效果要优于PairWise的方法,当然求解参数的复杂度也比别的高很多。 ListWis...

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