神经网络与机器学习导言——神经元的统计模型和被看作有向图的神经网络

本文详细介绍如何使用 Python 进行数据可视化，涵盖从环境搭建到具体实例的全过程。 ... [详细]

本文详细介绍了 Vision Transformer (ViT) 和 DETR 的工作原理，并提供了相关的代码实现和参考资料。通过观看教学视频和阅读博客，对 ViT 的全流程进行了详细的笔记整理，包括代码详解和关键概念的解释。 ... [详细]

CDA数据分析师团队出品，作者：徐杨老师，编辑：Mika。本文将帮助您了解如何撰写一份高质量的数据分析师简历，特别是对于转行者。 ... [详细]

在机器学习领域，深入探讨了概率论与数理统计的基础知识，特别是这些理论在数据挖掘中的应用。文章重点分析了偏差（Bias）与方差（Variance）之间的平衡问题，强调了方差反映了不同训练模型之间的差异，例如在K折交叉验证中，不同模型之间的性能差异显著。此外，还讨论了如何通过优化模型选择和参数调整来有效控制这一平衡，以提高模型的泛化能力。 ... [详细]

本文深入探讨了深度学习泛化理论的关键问题，通过分析现有研究和实践经验，揭示了泛化性能背后的核心机制。文章详细解析了泛化能力的影响因素，并提出了改进模型泛化性能的有效策略。此外，还展望了这些理论在实际应用中的广阔前景，为未来的研究和开发提供了宝贵的参考。 ... [详细]

本周科技前沿报道了多项重要进展，包括美国多所高校在机器人技术和自动驾驶领域的最新研究成果，以及硅谷大型企业在智能硬件和深度学习技术上的突破性进展。特别值得一提的是，一款能够感知用户情绪状态的智能机器人即将问世，为未来的人机交互带来了全新的可能性。 ... [详细]

通过使用CIFAR-10数据集，本文详细介绍了如何快速掌握Mixup数据增强技术，并展示了该方法在图像分类任务中的显著效果。实验结果表明，Mixup能够有效提高模型的泛化能力和分类精度，为图像识别领域的研究提供了有价值的参考。 ... [详细]

中国学者实现 CNN 全程可视化，详尽展示每次卷积、ReLU 和池化过程 ... [详细]

从2019年AI顶级会议最佳论文，探索深度学习的理论根基与前沿进展 ... [详细]

十一长假即将结束，你的假期学习计划进展如何？无论你是在家中、思念家乡，还是身处异国他乡，理工科学生都不容错过一些神奇的资源网站。这些网站提供了丰富的学术资料、实验数据和技术文档，能够帮助你在假期中高效学习和提升专业技能。 ... [详细]

目录一、2020数学建模美赛C题简介需求评价内容提供数据二、解题思路三、LDA简介四、代码实现1.数据预处理1.1剔除无用信息1.1.1剔除掉不需要的列1.1.2找出无效评论并剔除 ... [详细]

射频领域的博士学位在信号处理算法方面具有广阔的职业前景，尤其是在射频技术的应用中。例如，加入华为的射频基站部门，从事数字预失真等关键技术的研发工作。在此过程中，需要注意持续跟踪最新的学术和技术进展，保持对行业动态的敏感性，并不断提升自身的实践能力和创新能力。此外，除了技术层面，还应关注行业的整体发展趋势，以便更好地规划职业生涯。 ... [详细]

本文将深入探讨生成对抗网络（GAN）在计算机视觉领域的应用。作为该领域的经典模型，GAN通过生成器和判别器的对抗训练，能够高效地生成高质量的图像。本文不仅回顾了GAN的基本原理，还将介绍一些最新的进展和技术优化方法，帮助读者全面掌握这一重要工具。 ... [详细]

浅层神经网络解析：本文详细探讨了两层神经网络（即一个输入层、一个隐藏层和一个输出层）的结构与工作原理。通过吴恩达教授的课程，读者将深入了解浅层神经网络的基本概念、参数初始化方法以及前向传播和反向传播的具体实现步骤。此外，文章还介绍了如何利用这些基础知识解决实际问题，并提供了丰富的实例和代码示例。 ... [详细]

深入解析经典卷积神经网络及其实现代码 ... [详细]