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语音识别

语音识别解码器(2)—WFST基本操作

chendajun阅读(10061)评论(0)

上篇简单介绍了FSA、FST、WFSA、WFST、半环的概念和区别,本篇将介绍WFST的基本操作和转移器的合并。 闭包、并联、串联 自动机理论中包含3个基本操作:Kleene闭包、并联、串联,对于给定的两个WFST为 \(T_{A}\) 见...

CNN

CTPN原理

leihao阅读(11082)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(5238)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

leihao阅读(5920)评论(0)

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...

Deep Learning

tensorflow-serving源码理解

huangzhongjie阅读(15522)评论(2)

本文主要介绍利用训练好的inception模型提供识别服务的流程,结合tensorflow serving教程具体介绍模型保存及其提供服务的实现代码。 思维导图及实现流程: 思维导图   导出tensorflow模型 [crayo...

强化学习

强化学习(4)-动态规划

leihao阅读(2630)评论(0)

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

leihao阅读(5479)评论(0)

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

leihao阅读(3724)评论(0)

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...

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