[机器学习] 神经网络的激活函数总结

说明： 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？ 什么样的函数是好的激活函数？ 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上篇，在今天这篇文章中，SIGAI将为大家介绍当前深度学习中常用的一些激活函数，包括它们的工程实现。我们将以Caffe为例。
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[机器学习] 传统图片检索技术的发展

说明： 今天我们来介绍一下图片检索技术，图片检索就是拿一张待识别图片，去从海量的图片库中找到和待识别图片最相近的图片。这种操作在以前依靠图片名搜图的时代是难以想象的，直到出现了CBIR(Content-based image retrieval)技术，依靠图片的内容去搜图。
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[机器学习] 随机森林概述

说明： 随机森林由多棵决策树组成，采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出的样本集训练得到。由于训练样本集由随机抽样构造，因此称为随机森林。随机森林不仅对训练样本进行抽样，还对特征向量的分量随机抽样，在训练决策树时，每次寻找最佳分裂时只使用一部分抽样的特征分量作为候选特征进行分裂。
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[机器学习] 关于感受野的总结

说明： 感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一，为了更好地理解卷积神经网络结构，甚至自己设计卷积神经网络，对于感受野的理解是必备的。
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[VR] 语音交互蓝皮书

说明： 目前业界对手机端语音交互体验的研究还处在探索当中，没有系统梳理出 交互体验的规范。这份蓝皮书意在探索手机语音交互设计的规范，和更多的语音从业者（无论是产品设计者还是技术人员，抑或单纯对语音感兴趣的人士）交流我们在语音交互上的思考，为语音体验的提升尽一己之力。
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[机器学习] 流形学习概述

说明： 在很多应用中，数据的维数会很高。以图像数据为例，我们要识别32x32的手写数字图像，如果将像素按行或者列拼接起来形成向量，这个向量的维数是1024。高维的数据不仅给机器学习算法带来挑战，而且导致计算量大，此外还会面临维数灾难的问题（这一问题可以直观的理解成特征向量维数越高，机器学习算法的精度反而会降低）。人所能直观看到和理解的空间最多是3维的，为了数据的可视化，我们也需要将数据投影到低维空间中，因此就需要有数据降维这种算法来完成此任务。
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[机器学习] 基于深度负相关学习的人群计数方法

说明： 监控视频中的人群自动计数有着重要的社会意义和市场应用前景。充分利用兴趣区域的人数统计信息可以为一些人群密集的商场、车站、广场等公共场合的安全预警提供有效的指导。还可以带来经济效益，例如，提高服务质量、分析顾客行为、广告投放和优化资源配置等。因此，该问题已成为计算机视觉和智能视频监控领域的重要研究内容。
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[机器学习] 人脸检测算法之S3FD

说明： 人脸相对于其他物体来说有一个普遍的特点，就是在图像中所占像素少。比如，coco数据集中，有一个分类是“人”，但是人脸在人体中只占很少一部分，在全图像上所占比例就更少了。本文所要介绍的S3FD[1]（Single Shot Scale-invariant Face Detector）正是要解决这个问题。
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[机器学习] 怎样成为一名优秀的算法工程师

说明： 怎样成为一名优秀的算法工程师？为了更好的帮助大家学习和成长，少走弯路，在今天的文章里，SIGAI的作者以自己的亲身经历和思考，为大家写下对这一问题的理解与答案。
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[机器学习] 生成式对抗网络模型综述

说明： 本文介绍了GAN最初被提出时的基本思想，阐述了其一步步演化、改进的动机和基本思想以及原理，从基于模型改进的角度介绍了WGAN，WGAN-GP，LSGAN，f-GAN，LS-GAN以及GLS-GAN，EBGAN，BEGAN等GAN发展过程中较为重要的改进模型，以及从应用创新角度介绍了CGAN，InfoGAN，Pix2Pix，CycleGAN，StarGAN等较为常用或热门的GAN的应用方法。
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[机器学习] SLAM地图构建与定位算法

说明： 分享SLAM地图构建与定位算法，含有卡尔曼滤波和粒子滤波器的程序,有需要的可以看看
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[机器学习] 基于新闻报道的中文关键词抽取算法研究

说明： 一本硕士论文，比较完整的介绍了新闻报道中关键词抽取的方法，并对不同的算法在一些公开和自建的数据集上做了对比分析。文件格式是caj的，需要在知网下载相应的阅读器安装即可
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