原文地址: https://blog.csdn.net/ln1996/article/details/78459060 --------------------- 作者:lnn_csdn 来源:CSDN -------------------------------------------------------------------------------- 花了一周多的时间读了一篇论文<Human-level concept learning through probabilistic p…

Link of the Paper: https://arxiv.org/pdf/1504.06692.pdf Innovations: The authors propose the Novel Visual Concept learning from Sentences ( NVCS ) task. In this task, methods need to learn novel concepts from sentence descriptions of a few images. Th…

从特殊的训练样例中归纳出一般函数是机器学习的核心问题.一般函数是对理想目标函数的函数逼近(function approximation).简而言之,从特殊到普通.与此对应的是演绎推理(deductive reasoning),就是从一般性的前提出发,通过推导(即“演绎”),得到具体的称述或个别结论的过程(可以看作预测过程,根据一般规律得出结论). 归纳学习假设:任一假设如果在足够大的训练样例集中很好地逼近目标函数,它也能在未见实例中很好地逼近目标函数.只是这里的足够大的定义不是很好确定.另外,这…

Candidate Elimination Thanks for Sanketh Vedula. This is a good demo to understand candidate elimination algorithm that I have optimized based on this guy's good work. rika@rika-UX303UB$ ./a.out <Input> Number of Features: <Input> Number of At…

这一篇继续说说程序设计中的基本语句:控制块 一 if类控制语句 if if else if  , else if ,else if(条件语句){如果条件为真,要做的一些事情}  if(条件语句) {如果条件为真,要做的一些事情} else{如果条件为假,要做的一些事情} if (条件语句1){  如果条件为真1,要做的一些事情} else{ 如果条件都为假时,要做的一些事情} #include "stdafx.h" #include <iostream> int main(…

上篇内容讲述了整个语言的发展[为什么会产生编程语言],以及学习C++所需要掌握的内容.这节开始认识第一部分最基本的内容:C++的内建类型,也就是基本类型. 在这些知识之前留一个问题:为什么基本所有语言中都有相似的这些基本类型. bool : 用于表示真/假 bool b_ret1 = true; bool b_ret2 = false; short /long :short用于缩减/增大整数表示的范围,也就是占用内存的多少.signed / unsigned :指定符号.但不会改变内存大小. i…

学习过计算机组成原理就会知道,处理器会从主存中取得指令,然后进行解释执行.而他们的交流方式是以二进制方式进行的,也就是他们只能识别1和0 :其实计算机是不知道1和0的,现在的实现方式是以高电压与低电压来代表1/0.CPU会从主存中取出指令进行执行.这样整个计算机就可以运行起来. 计算机作为为人服务的机器,必须接受人的控制.所以最初的“程序”是一种打孔的卡片.读卡机将“程序”读入,CPU进入执行.可想而知,这种“ 程序”是物理的,假如上百行的代码,可能需要N公斤重的“卡片”.所以为了提高程序开发效…

概念学习和一般到特殊序 Concept Learning and the General-To-Specific Ordering 1 简介 1.1 定义 概念学习(Concept Learning):考虑的问题是,给定一样例集合以及每个样例是否属于某一概念的标注,怎样自动推出该概念的一般定义. 定义:从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数. 1.2 概念学习任务 EnjoySport的例子: 1.3术语定义 实例(instance) 目标概念(target concept):待…

Learning from Imbalanced Classes AUGUST 25TH, 2016 If you’re fresh from a machine learning course, chances are most of the datasets you used were fairly easy. Among other things, when you built classifiers, the example classes werebalanced, meaning t…

Machine learning is a branch in computer science that studies the design of algorithms that can learn. Typical machine learning tasks are concept learning, function learning or “predictive modeling”, clustering and finding predictive patterns. These…

Meta Learning/ Learning to Learn/ One Shot Learning/ Lifelong Learning 2018-08-03 19:16:56 本文转自:https://github.com/floodsung/Meta-Learning-Papers 1 Legacy Papers [1] Nicolas Schweighofer and Kenji Doya. Meta-learning in reinforcement learning. Neural…

深度强化学习的18个关键问题 from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32153603 85 人赞了该文章 深度强化学习的问题在哪里?未来怎么走?哪些方面可以突破? 这两天我阅读了两篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview ,作者排山倒海的引用了200多篇文献,阐述强化学习未来的方向.原文归纳出深度强化学习中的常见科学问题,…

Where can I start with Deep Learning? By Rotek Song, Deep Reinforcement Learning/Robotics/Computer Vision/iOS | 03/01/2017   If you are a newcomer to the Deep Learning area, the first question you may have is “Which paper should I start reading from?…

深度自适应增量学习(Incremental Learning Through Deep Adaptation) 2018-05-25 18:56:00 木呆呆瓶子 阅读数 10564  收藏 更多 分类专栏: 算法学习 增量学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_33880788/article/details/80455714 翻译论文:Incremental L…

括号表示概念出现的其他页码, 如有兴趣协同整理,请到issue中认领章节 完整版见我的github:ahangchen 觉得还不错的话可以点个star ^_^ 第一章 绪论 Page2: 标记(label) 示例结果的信息,例如"好瓜",称为标记 Page2: 假设(269)(hypothesis) 学得模型对应了数据的某种潜在的规律,因此亦称假设 Page2: 示例(instance) 数据集中的每条记录是关于某个事件或对象的描述,称为一个"示例"或"样…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- C5.0决策树之ID3.C4.5.C5.0算法 为了区分红蓝模块,先将能分的先划分开来(中间的红线,分为了一遍全蓝),然后再来细分(绿线). 决策树优势:为什么业务人喜欢,可以给你决策场景,因为模型可视化高,可以讲故事. 一.起源 最早的决策树算法起源于CLS(Concept Learning System)系统,即概念学习系统.它是最早的决策…

决策树之系列一ID3原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9429257.html 应用实例: 你是否玩过二十个问题的游戏,游戏的规则很简单:参与游戏的一方在脑海里想某个事物,其他参与者向他提问题,只允许提20个问题,问题的答案也只能用对或错回答.问问题的人通过推断分解,逐步缩小待猜测事物的范围.决策树的工作原理与20个问题类似,用户输人一系列数据,然后给出游戏的答案.如下表 假如我告诉…

概述 在机器学习领域,主要有三类不同的学习方法: 监督学习(Supervised learning) 非监督学习(Unsupervised learning) 半监督学习(Semi-supervised learning) 定义 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类. 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类. 半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数. 区别 是否有监督(supervise…

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM…

括号表示概念出现的其他页码, 如有兴趣协同整理,请到issue中认领章节 完整版见我的github:ahangchen 觉得还不错的话可以点个star ^_^ 第一章 绪论 Page2: 标记(label) 示例结果的信息,例如"好瓜",称为标记 Page2: 假设(269)(hypothesis) 学得模型对应了数据的某种潜在的规律,因此亦称假设 Page2: 示例(instance) 数据集中的每条记录是关于某个事件或对象的描述,称为一个"示例"或"样…

一个典型的机器学习的过程,首先给出一个输入数据,我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数,这个函数有能力对没有见过的新数据给出一个新的估计,也被称为构建一个模型.就如同上面的线性回归函数. 在机器学习(Machine learning)领域,主要有三类不同的学习方法: 监督学习(Supervised learning). 非监督学习(Unsupervised learning). 半监督学习(Semi-supervised learning), 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据…

原文地址:http://tech.sina.com.cn/d/i/2015-12-12/doc-ifxmpnqi6368668.shtml science   Human-level concept learning through probabilistic program induction 原文地址:http://science.sciencemag.org/content/350/6266/1332 github:https://github.com/brendenlake/BPL 本文…

Awesome Deep Vision  A curated list of deep learning resources for computer vision, inspired by awesome-php and awesome-computer-vision. Maintainers - Jiwon Kim, Heesoo Myeong, Myungsub Choi, Jung Kwon Lee, Taeksoo Kim We are looking for a maintainer…

wesome Recurrent Neural Networks A curated list of resources dedicated to recurrent neural networks (closely related todeep learning). Maintainers -Jiwon Kim,Myungsub Choi We have pages for other topics:awesome-deep-vision,awesome-random-forest Table…

Awesome Image Captioning 2018-12-03 19:19:56 From: https://github.com/zhjohnchan/awesome-image-captioning Papers 2010 I2t: Image parsing to text description - Yao B Z et al, P IEEE 2011. 2011 Im2Text: Describing Images Using 1 Million Captioned Photo…

126 篇殿堂级深度学习论文分类整理 从入门到应用 | 干货 雷锋网 作者: 三川 2017-03-02 18:40:00 查看源网址 阅读数:66 如果你有非常大的决心从事深度学习,又不想在这一行打酱油,那么研读大牛论文将是不可避免的一步.而作为新人,你的第一个问题或许是:“论文那么多,从哪一篇读起?” 本文将试图解决这个问题——文章标题本来是:“从入门到绝望,无止境的深度学习论文”.请诸位备好道具,开启头悬梁锥刺股的学霸姿势. 开个玩笑. 但对非科班出身的开发者而言,读论文的确可以成为一件很…

Unit 1 overview of IT IndustryConcept LearningIT Industry OutlookThe term technology commonly refers to society’s application of scientific knowledge to solvepractical problems in industry or commerce. Technological innovation, or the application oft…

http://www.cv-foundation.org/openaccess/CVPR2016.py ORAL SESSION Image Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1   Deep Compositional Captioning: Descr…

决策树(Decision Tree)是用于分类和预测的主要技术,它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则,采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,并根据不同属性判断从该节点向下分支,在决策树的叶节点得到结论.因此,从根节点到叶节点就对应着一条合理规则,整棵树就对应着一组表达式规则.基于决策树算法的一个最大的优点是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识,只要训练事例能够用属性即结论的方式表达出来,就能使用该算法进行学习.决策树算法在很多方面都有应用,如决策树…

Accepted Papers     Title Primary Subject Area ID 3D computer vision 93 UPnP: An optimal O(n) solution to the absolute pose problem with universal applicability 128 Video Registration to SfM Models 168 Image-based 4-d Modeling Using 3-d Change Detect…