以前总是怕死js如其名,能让我入坑润不出来,然后最近被迫写点静态html,又要用到数值运算处理, 于是又开启了「好几十个标签栏解决一个问题」的"探索路程",顺便记录一下摸鱼结果希望能帮到各位(笑) (我真是服了搜狗输入法了,为什么输入双引号的时候我习惯手动补齐缺莫名其妙给我补齐,关了连括号都关了) 以这串字符为例子: 1145141919810 var value = "1145411919810" 首先是最简单的删减动作: 这里用到的是 value.slice({…

“什么情况!?居然不是黑色背景+白色文字的命令行.对,今天要介绍的是一个拥有白嫩的用户界面的深度学习框架.” 人工智能.神经网络.深度学习,这些概念近年已经涌入每个人的生活中,我想很多人早就按捺不住想亲自试一试怎么玩了. 然额,百度一下相关教程后,本来对人工智能怀揣着美好憧憬的壮志青年开始怀疑人生了. “我该先复习哪些大学课程?” “好像必须搞个Linux的系统,还得熟练Python...好麻烦" “Tensorflow, Keras, Caffe...这些都什么玩意儿,我该选哪个下手?” “这…

转自:http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ THE NEURAL NETWORK ZOO POSTED ON SEPTEMBER 14, 2016 BY FJODOR VAN VEEN   With new neural network architectures popping up every now and then, it's hard to keep track of them all. Knowing all the a…

Progressive Neural Network  Google DeepMind 摘要:学习去解决任务的复杂序列 --- 结合 transfer (迁移),并且避免 catastrophic forgetting (灾难性遗忘) --- 对于达到 human-level intelligence 仍然是一个关键性的难题.本文提出的 progressive networks approach 朝这个方向迈了一大步:他们对 forgetting 免疫,并且可以结合 prior knowledg…

Convolutional Neural Networks are great: they recognize things, places and people in your personal photos, signs, people and lights in self-driving cars, crops, forests and traffic in aerial imagery, various anomalies in medical images and all kinds…

0.引言 我们发现传统的(如前向网络等)非循环的NN都是假设样本之间无依赖关系(至少时间和顺序上是无依赖关系),而许多学习任务却都涉及到处理序列数据,如image captioning,speech synthesis,music generation是基于模型输出序列数据:如time series prediction,video analysis,musical information retrieval是基于模型输入需要序列数据:而如translating natural language…

Recurrent Neural Network 2016年07月01日  Deep learning  Deep learning 字数:24235   this blog from: http://jxgu.cc/blog/recent-advances-in-RNN.html    References Robert Dionne Neural Network Paper Notes Baisc Improvements 20170326 Learning Simpler Language…

作者简介: 吴天龙  香侬科技researcher 公众号(suanfarensheng) 导言 图(graph)是一个非常常用的数据结构,现实世界中很多很多任务可以描述为图问题,比如社交网络,蛋白体结构,交通路网数据,以及很火的知识图谱等,甚至规则网格结构数据(如图像,视频等)也是图数据的一种特殊形式,因此图是一个很值得研究的领域. 针对graph的研究可以分为三类: 1.经典的graph算法,如生成树算法,最短路径算法,复杂一点的二分图匹配,费用流问题等等: 2.概率图模型,将条件概率表达为…

Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection 目录 1. motivation 2. RefineDet 解析(Network Architecture) 2.1 backbone 的构造 2.1 ARM的作用与构造 2.2 ODM的作用与构造 2.3 TCB 模块解析 2.4 multi-task loss function: 2.5 Two-Step Cascaded Regression(两步级联的回归) 2.6 Ne…

原文链接 小样本学习与智能前沿 . 在这个公众号后台回复"DKNN",即可获得课件电子资源. 文章已经表明,对于将知识从整体模型或高度正则化的大型模型转换为较小的蒸馏模型,蒸馏非常有效.在MNIST上,即使用于训练蒸馏模型的迁移集缺少一个或多个类别的任何示例,蒸馏也能很好地工作.对于Android语音搜索所用模型的一种深层声学模型,我们已经表明,通过训练一组深层神经网络实现的几乎所有改进都可以提炼成相同大小的单个神经网络,部署起来容易得多. 对于非常大的神经网络,甚至训练一个完整的集成…