Titanic 数据集是从 kaggle下载的,下载地址:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 数据一共又3个文件,分别是:train.csv,test.csv,gender_submission.csv 先把需要视同的库导入: import os import datetime import operator import numpy as np import pandas as pd import xgboost as xgb from sklearn.

摘要 由于功率放大器或扬声器的限制,即使在回声路径完全线性的情况下,麦克风捕获的回声信号与远端信号也不是线性关系.线性回声消除器无法成功地消除回声的非线性分量.RES是在AES后对剩余回声进行抑制的一种技术.传统的方法是根据相关信号的估计统计量,使用维纳滤波或谱减法来计算RES增益.在本文中,我们提出了一种基于DNN的RES增益估计方法,该方法基于远端和AES输出信号在各频率点(frequency bins)的增益估计.采用一种适合于建立高维向量间复杂非线性映射模型的DNN结构,作为从这些信号到

原文:http://www.52cs.org/?p=1046 闲聊DNN CTR预估模型 Written by b manongb 作者:Kintocai, 北京大学硕士, 现就职于腾讯. 伦敦大学张伟楠博士在携程深度学习Meetup[1]上分享了Talk<Deep Learning over Multi-field Categorical Data – A Case Study on User Response Prediction in Display Ads>.他在2016 ECIR发表

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract ANN是通向AI的一种流行方法,它已经通过成熟的模型,各种基准,开源数据集和强大的计算平台获得了非凡的成功.SNN是一类有前途的模型,可以模拟大脑的神经元动态,已受到脑启发计算的广泛关注,并已广泛部署在神经形态设备上.但是,很长一段时间以来,关于SNN在实际应用中的价值的争论和怀疑不断.除了从脉冲驱动处理中获得的低功率属性外,SNN的性能通常比ANN差,特别是在应用精度方面.最近,研究人员试图通过借鉴ANN的学习方法

由于只需要修改之前基于ANN模型代码的模型设计部分所以篇幅较短,简单的加点注释给自己查看即可 视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=10 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) #卷积层传递 self.conv2 = to

概述 之前我们学习了Vue.js的一些基础知识,以及如何开发一个组件,然而那些示例的数据都是local的.在实际的应用中,几乎90%的数据是来源于服务端的,前端和服务端之间的数据交互一般是通过ajax请求来完成的. 说起ajax请求,大家第一时间会想到jQuery.除了拥有强大的DOM处理能力,jQuery提供了较丰富的ajax处理方法,它不仅支持基于XMLHttpRequest的ajax请求,也能处理跨域的JSONP请求. 之前有读者问我,Vue.js能结合其他库一起用吗?答案当然是肯定的,V

第三部分 NN-ANN 70年前的逆向推演 从这部分开始,调整一下视角主要学习神经网络算法,将其与生物神经网络进行横向的比较,以窥探一二. 现在基于NN的AI应用几乎是满地都是,效果也不错,这种貌似神奇的玩意怎么想出来的.个人不禁好奇,随后一通乱找.想理出来个线头,谁知一挖发现这线后面的故事太丰富,这里特意分享出来. 其实对神经元的认知是比较早的,在机制和功能方面多是偏向生物学解释,在这个领域最前面的自然是神经学和生物学家.在生物学框架下成果在二战前后推进速度飞快(二战期间德国和英美科研投入特别

感谢大神们的无私奉献精神........因此笔者要坚持开源,专注开源,开源就像在HPU的考试中不像其他人作弊一样,长远来看,会有巨大收获. 一.背景介绍 1.1 相似性搜索简介 高维相似性搜索在音频.图形和传感器数据等特征丰富的数据的基于内容的检索中日益重要,一般来说应用在KNN和ANN. 一个针对相似性搜索的理想索引策略应满足如下特性. 准确性:返回的结果要和BF返回的结果近似,用查全率表示. 时空:查询时间要是o(1)或者o(logn),空间上不能比源数据还要多,对于大数据,要在主存的容忍范

上一次我们讲了M-P模型,它实际上就是对单个神经元的一种建模,还不足以模拟人脑神经系统的功能.由这些人工神经元构建出来的网络,才能够具有学习.联想.记忆和模式识别的能力.BP网络就是一种简单的人工神经网络.我们的第二话就从BP神经网络开始漫谈吧. BP的来源 “时势造英雄”,一个伟大的人物的登场总是建立在历史的需求之下,所以我们剖析一个人,得先看看他的出身时代.同样的道理,在讲BP网络的特性和用途之前,我们需要先了解一下它的来源和诞生原因,以便理解它的重要性. 1.1 最简单的神经网络结构——感

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it   概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织

基于JDK动态代理和CGLIB动态代理的实现Spring注解管理事务(@Trasactional)到底有什么区别. 我还是喜欢基于Schema风格的Spring事务管理,但也有很多人在用基于@Trasactional注解的事务管理,但在通过基于JDK动态代理和CGLIB动态代理的实现Spring注解管理事务是有区别的,我们接下来看看到底有哪些区别. 一.基础工作 首先修改我们上一次做的 SpringMVC + spring3.1.1 + hibernate4.1.0 集成及常见问题总结,如下所示

借鉴:http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/1508018 基于JDK动态代理和CGLIB动态代理的实现Spring注解管理事务(@Trasactional)到底有什么区别. 我还是喜欢基于Schema风格的Spring事务管理,但也有很多人在用基于@Trasactional注解的事务管理,但在通过基于JDK动态代理和CGLIB动态代理的实现Spring注解管理事务是有区别的,我们接下来看看到底有哪些区别. 一.基础工作 实例SpringMVC + S

CART 是 classification and regression tree 的缩写,即分类与回归树. 博主之前学习的时候有用过决策树来做预测的小例子:机器学习之决策树预测--泰坦尼克号乘客数据实例,不过在那篇博客中并没有详细阐述算法的原理,本篇博客以学习 CART 里面的思想为主. 1 基于 CART 的回归 1.1 定义概述 CART 假设决策树是二叉树,因此回归树的生成式递归构建二叉树决策的过程.其核心思想是通过对特征空间分层预测,每个空间的观测值的均值即为该空间内所有观测值的预测值

深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统 作者:寒小阳 时间:2016年3月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50856583 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 本系统是基于CVPR2015的论文<Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval>实现的海量数据下的基于内容图片检索系统,250w

最近的关键字:分类算法,outlier detection, machine learning 简介: 此文将 k-means,decision tree,random forest,SVM(support vector mechine),人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN )这几种常见的算法 apply 在同一个数据集 spam,看各种方法预测错误率,或准确率,旨在追求预测准确性,辨识出这几种方法的实用性,对背后的理论依据,大量的数学公式,不作讨论(能

神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多. 图1 人脑神经网络 那么机

ANN的方法分为三大类:基于树的方法.哈希方法.矢量量化方法.brute-force搜索的方式是在全空间进行搜索,为了加快查找的速度,几乎所有的ANN方法都是通过对全空间分割,将其分割成很多小的子空间,在搜索的时候,通过某种方式,快速锁定在某一(几)子空间,然后在该(几个)子空间里做遍历. 1.基于树的方法 1.1 kd树 1.2 Annoy Annoy是一个以树为数据结构的近似最近邻搜索库,并用在Spotify的推荐系统中.Annoy的核心是不断用选取的两个质心的法平面对空间进行分割,最终将每

描写叙述 人脸识别包含四个步骤 人脸检測:定位人脸区域,仅仅关心是不是脸: 人脸预处理:对人脸检測出来的图片进行调整优化. 收集和学习人脸:收集要识别的人的预处理过的人脸,然后通过一些算法去学习怎样识别: 人脸识别:识别当前人脸与数据库里的哪个人脸最类似. 人脸检測 OpenCV集成了基于PCA LDA 和LBP的人脸检測器.源文件自带非常多各种训练好的检測器.下表是经常使用的XML文件 上面的XML文件能够检測正面人脸.眼睛或鼻子.检測人脸我採用的是第一个或第二个Harr人脸检測器. 识别率比

前言: DNC可以称为NTM的进一步发展,希望先看看这篇译文,关于NTM的译文:人工机器-NTM-Neutral Turing Machine 基于神经网络的混合计算 Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory 原文:Nature:doi: 10.1038/nature20101 异义祠:memory matrix :存储矩阵,内存以矩阵方式编码,亦成为记忆矩阵. the neural Turing m

原文链接:http://grunt1223.iteye.com/blog/828192 参考:人工智能,一种现代方法 第 617页,且原始论文给出了完整的证明过程.在ANN方法中,LSH算一种可靠的紧邻算法.少量检索使用KNN.大量检索使用K-Dtree.海量检索使用LSH,超海量检索使用...... 一.引言 多媒体识别是信息检索中难度较高且需求日益旺盛的一个问题.以图像为例,按照图像检索中使用的信息区分,图像可以分为两类:基于文本的图像检索和基于内容识别的图像检索(CBIR:Content

 图像切割-基于图的图像切割(Graph-Based Image Segmentation) Reference: Efficient Graph-Based Image Segmentation,IJCV 2004,MIT Code 图像切割-基于图的图像切割(OpenCV源代码注解) 最后一个暑假了,不打算开疆辟土了.战略中心转移到品味经典.计划把图像切割和目标追踪的经典算法都看一看.再记些笔记. Graph-Based Segmentation 是经典的图像切割算法,作者Felzens