前言:        一个完备的模式识别系统,必然包含一个模式识别模型,此外还要附加一个评价模型,以及为了构建识别模型而构建的学习模型,并选择在学习模型中使用的学习方法. 否则  w=w 这样,)那样的δ递推,也就是灵敏度反向传播回来.另外,需要乘以输入patch与输出像素之间连接的权值,这个权值实际上就是卷积核的权值(已旋转的). 在这之前,我们需要先将核旋转一下,让卷积函数可以实施互相关计算.另外,我们需要对卷积边界进行处理,但在Matlab里面,就比较容易处理.Matlab中全卷积会对缺少…
装饰者模式的学习(c#) 案例转自https://www.cnblogs.com/stonefeng/p/5679638.html //主体基类 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks; namespace DecoratorModeDemo{   abstract class PanCake    {       …
AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务,从美团App到大众点评App,从外卖到打车出行,从旅游到婚庆亲子,美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索.推荐.广告.风控.智能调度.语音识别.机器人.无人配送等多个领域,帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验,帮大家吃得更好,生活更好. 基于AI技术,美团搭建了世界上规模最大,复杂度最高的多人.多点实时智能配送调度系统:基于AI技术,美团推出了业内第一款大规模落地的企业应用级语音交互产品,为50万骑手配备了智能语…
AI(人工智能)是未来,是科幻小说,是我们日常生活的一部分.所有论断都是正确的,只是要看你所谈到的AI到底是什么. 例如,当谷歌DeepMind开发的AlphaGo程序打败韩国职业围棋高手Lee Se-dol,媒体在描述DeepMind的胜利时用到了AI.机器学习.深度学习等术语.AlphaGo之所以打败Lee Se-dol,这三项技术都立下了汗马功劳,但它们并不是一回事. 要搞清它们的关系,最直观的表述方式就是同心圆,最先出现的是理念,然后是机器学习,当机器学习繁荣之后就出现了深度学习,今天的…
今年8月,Demis Hassabis等人工智能技术先驱们将来到雷锋网“人工智能与机器人创新大会”.在此,我们为大家分享David Silver的论文<不完美信息游戏中的深度强化学习自我对战>.本篇论文主要以扑克进行实验,探讨深度强化学习与普通强化学习相比的优势.研究此类游戏不只是可以让程序打赢人类大师,还可以帮助开发算法,应用于更复杂的真实世界环境中,例如机场和网络安全.金融和能源贸易.交通管制和疏导,帮助人们在不完美的信息和高维度信息状态空间中进行决策.深度强化学习不需要依赖人类专家的原有…
Minerva:一个可扩展的高效的深度学习训练平台 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2015-12-1 声明 1)本文是关于Minerva简介的一篇译文.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人刚接触深度学习方向,专业术语了解甚少,斗胆翻译了这篇文…
AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 目录 AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 1.DNS 隐蔽通道简介 2. 算法前的准备工作——数据采集 3. 利用深度学习进行DNS隐蔽通道检测 4. 验证XShell的检测效果 5. 结语 1.DNS 隐蔽通道简介 DNS 通道是隐蔽通道的一种,通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输.由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量,这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件,从而可以利用它实现诸如远程控制.文件传输等操作,DNS隐蔽…
AI工程师职业规划和学习路线完整版   如何成为一名机器学习算法工程师 成为一名合格的开发工程师不是一件简单的事情,需要掌握从开发到调试到优化等一系列能 力,这些能力中的每一项掌握起来都需要足够的努力和经验.而要成为一名合格的机器学习算法工程师(以下简称算法工程师)更是难上加难,因为在掌握工程师的通用技能以外,还需要掌握一张不算小的机器学习算法知识网络.下面我们就将成为一名合格的算法工程师所需的技能进行拆分,一起来看一下究竟需要掌握哪些技能才能算是一名合格的算法工程师. 基础开发能力 所谓算法工…
一文读懂对抗生成学习(Generative Adversarial Nets)[GAN] 0x00 推荐论文 https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 0x01什么是gan Generative model G用来生成样本 Discriminative model D用来区别G生成样本的真假 G努力的方向是生成出以假乱真的样本,让D认为这样本是人类给的而不是G创造的,D则相反. 一个更加形象的比喻 小时候老师让试卷上家长签字,以确保家长看过我那卑微的成绩.于是乎我尽…
(一)生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ),即给定x的情况探讨y的条件概率分布.如二分类问题,不管是感知器算法还是逻辑回归算法,都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开,对于新的样例,只要判断在直线的哪一侧即可:这种直接对问题求解的方法可以称为判别学习方法.   而生成学习算法则是对两个类别分别进行建模,用新的样例去匹配两个模板,匹配度较高的作为新样例的类别,比如分辨大象(y=1)和狗(y=0),首先,观察大象,然后建立一…