InfoGAN 期望的是 input 的每一个维度都能表示输出数据的某种特征.但实际改变输入的一个特定维度取值,很难发现输出数据随之改变的规律. InfoGAN 就是想解决这个问题.在 GAN 结构以外,把输入 z 分成两个部分 c 和 z' ,然后根据 generated data x 来预测给到 generator 的 c 是什么,这里的ae 做的事情是 code-x-code.同时还需要 discriminator 来配合,x 还必须要足够像目标数据(要不 generator 直接把 c

深度学习数据特征提取:ICCV2019论文解析 Goal-Driven Sequential Data Abstraction 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Muhammad_Goal-Driven_Sequential_Data_Abstraction_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 自动数据抽象是基准机器智能和支持摘要应用的重要功能.在前者中,一个问题是机器是否能够"理解"输入数

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目录 主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例 1.认识PCA (1)简介 (2)方法步骤 2.提取主成分 3.主成分方差可视化 4.特征变换 5.数据分类结果 6.完整代码 总结: 1.认识PCA (1)简介 数据降维的一种方法是通过特征提取实现,主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术,广泛应用于特征提取和降维. 换言之,PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向,将这个方向投影到维度更小的新子空间.例如,将原数据向量x,通过构建  维变换矩阵 W,映射到新的k维子空间,通常().

前言 最近老板有一个需求,做单样本检测,也就是说只有一个类别的数据集与标签,因为在工厂设备中,控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现,例如产品质量过低,机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等.相对来说容易得到正常场景下的训练数据,但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵,或者根本不可能.如果可以模拟一个错误的系统状态,问题就好解决多了,但无法保证所有的错误状态都被模拟到,所以只能寻找单样本检测相关的算法. 所幸了解到一些单样本检测的算法,比如Isolation Forest,One-Class

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

讲授机器学习面临的挑战.人工特征的局限性.为什么选择神经网络.深度学习的诞生和发展.典型的网络结构.深度学习在机器视觉.语音识别.自然语言处理.推荐系统中的应用 大纲: 机器学习面临的挑战 特征工程的局限性 机器学习算法的瓶颈 为什么选择了神经网络 深度学习的基本思路 深度学习的诞生历程 深度学习得以发展的因素 典型的网络结构 深度学习的发展现状 在机器视觉中的应用 在语音识别中的应用 在自然语言处理中的应用 在推荐系统中的应用 深度强化学习简介 本集总结 机器学习面临的挑战: 经典的机器学习算

原文  http://dataunion.org/14072.html 主题 特征选择 scikit-learn 作者: Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的). 在许多机器学习相关的书里,很难

DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络).是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper. 关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:GAN mnist 数据生成,深度卷积GAN之图像生成,GAN tutorial等.这里不再赘述. 一. DCGA

微软在Build 2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源,跨平台机器学习框架ML.NET. ML.NET将允许.NET开发人员开发他们自己的模型,并将自定义ML集成到他们的应用程序中,而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识.在采用通用机器学习语言(如R和Python)开发的模型,并将它们集成到用C#等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力.ML.NET填平了机器学习专家和软件开发者之间的差距,从而使得机器学习的平民化,即使没有机器学习背景的人们能够建立和运行模型.通过为

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#### [转载]原文地址:http://dataunion.org/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征

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1. 环境搭建 l  Python安装包:www.python.org l  Microsoft Visual C++ Compiler for Python l  pip(get-pip.py):pip.pypa.io/en/latest/installing.html n  pip install + 安装包          --安装包(.whl,.tar.gz,.zip) n  pip uninstall + 安装包        --卸载包 n  pip show --files +

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