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VH留學|清華大學科研—GPS增強算法優化及城市交通規劃研究
GPS增強算法優化及城市交通規劃研究本項目旨在通過依託於計算機技術,對交通運輸規划進行研究,包含了選址、定位、算法優化等方面。同時,項目中還會包含交通經濟和相關政策方面的內容,從多維度對交通工程中的常見展開研究。
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VH留學|清華大學博士:大數據背景下的數據處理及人工神經網絡
大數據背景下的數據處理及人工神經網絡本研究結合當前的大數據背景,從使用統計方法處理自然語言出發,介紹機器智能的基本架構與現階段的發展概況,並簡析若干科技領域中出現的基本數據處理模型,其中包括Google的核心PageRank技術及人工神經網絡等,最終通過人臉識別技術的發展分析現代數據處理技術的演變過程。
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【演講】清華大學張長水:圖像識別背後的機器學習
圖像識別剛開始的時候是從單一的物體識別做起。上邊這張圖像展示的是傳統的幾何方法的結果。我們的客觀世界那麼複雜、那麼多樣,我們該怎麼做識別呢?那就先從特別簡單的問題做起。
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人臉識別技術:STN空間變換對人臉對齊啟發
人臉識別技術:STN空間變換對人臉對齊啟發 2016年09月01日 11:04作者:廣州分站編輯:廣州分站文章出處:泡泡網原創
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清華大學張長水教授:機器學習和圖像識別(附視頻、PPT下載)
演講視頻:視頻時長約半個小時,建議使用wifi觀看張長水:大家好,我來自清華大學自動化系,主要做機器學習和圖像識別的研究。當數據沒有那麼多的時候,怎麼辦?因此我們一直在關心這個問題怎麼解決,就是希望算法能夠抗攻擊性強一點,但目前只是緩解而沒有徹底解決。而且研究中會發現這個問題,相當於去研究分類器的泛化性能。泛化性能這件事在機器學習裡是理論性很強的問題,是機器學習圈子裡面非常少的一些人做的事情。換句話說,這個問題看起來很應用,其實它涉及了背後的一些很深理論。為什麼會出現這樣的情況?
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VH留學清華大學科研——基於大數據的機械系統故障預測方法研究
基於大數據的機械系統故障預測方法研究故障預測與健康管理(PHM)已發展成為一個涵蓋基礎材料、機械結構、能源、電子、可靠性、信息等多領域的交叉學科和研究熱門方向,具有重要的應用價值和現實意義。本項目主要針對機械系統,結合統計分析與機器學習方法,從歷史數據中認識或學習對象系統的健康/非健康行為,對系統的健康狀態進行估計,並針對系統或具體機械結構部件建立其剩餘使用壽命(RUL)的預測模型,最終實現驗證與評估。
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【新書】python+tensorflow機器學習實戰,詳解19種機器學習經典算法
《Python TensorFlow機器學習實戰》內容共分為11章,首先介紹TensorFlow的基本知識,通過實例逐步深入地講解線性回歸、支持向量機、神經網絡算法和無監督學習等常見的機器學習算法模型。然後通過TensorFlow在自然語言文本處理、語音識別、圖形識別和人臉識別等方面的成功應用講解TensorFlow的實際開發過程。
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【前沿技術】清華大學自動化系張長水教授:圖像識別與機器學習
6月8日,清華大學自動化系教授張長水也在清華大學發表了精彩演講。整理演講內容如下:清華大學自動化系張長水教授:圖像識別與機器學習 圖像識別是人工智慧領域非常核心的一個課題,同時從研究的角度來看,機器學習也是人工智慧下的一個研究方向。
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機器學習入門篇|面向初學者的十大機器學習算法
為了舉例說明機器學習的影響,Man group的AHL Dimension計劃是一個51億美元的對衝基金,部分由AI管理。 該基金開始運作後,到2015年,儘管其管理的資產遠遠少於該基金,但其機器學習算法卻貢獻了該基金一半以上的利潤。
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算法庫開源講座第一講:港中文MMLab博士詹曉航帶你實踐自監督學習...
「算法庫開源講座」,是智東西公開課繼前沿講座之後,面向開發者和科研人員策劃推出的、專注於講解不同開源算法庫及其開發實踐的一檔開源講座。第一季推出三講,將分別針對開源算法庫OpenSelfSup、OpenPCDet和OpenUnReID的框架組成及開發實踐進行深度講解。
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清華大學python機器學習策略培訓
這是一份帶你從0到1的機器學習深度研究指南國慶我們應大家要求開啟量化投資實戰進階營文中藏有巨大優惠,
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清華大學大數據研究中心學術大講堂首期開講
11月16日下午,清華大學大數據研究中心在信息技術大樓多功能廳面向全校師生舉辦首期學術大講堂,邀請清華大學傑出訪問教授樊文飛院士作題為「大規模圖數據分析:挑戰與機遇」的學術報告。軟體學院院長、大數據研究中心副主任王建民主持活動。 樊文飛在報告中深入淺出地介紹了他近年來在大規模圖數據相關的理論與系統方面的研究工作成果。
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微型機器學習成新方向 嘉楠勘智K210率先兼容阿里TinyML算法模型
TinyML:面向邊緣側場景的算法設計方案TinyML意指微型機器學習方法,是專門針對邊緣側場景的算法設計方案。在邊緣側場景中,以往部署於伺服器端的機器學習算法難以獲取有效算力支持。同時,邊緣側應用場景對功耗限制嚴苛。端側設備的供能模塊多為微電池,甚至會面臨幾乎無電力供應的極端環境。
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用Python實現機器學習算法——Softmax 回歸算法
最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)實現7種機器學習算法的筆記,並附有完整代碼。所有這些算法的實現都沒有使用其他機器學習庫。這份筆記可以幫大家對算法以及其底層結構有個基本的了解,但並不是提供最有效的實現。Softmax 回歸算法,又稱為多項式或多類別的 Logistic 回歸算法。
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算法應用|機器學習python應用,初識機器學習是怎樣滴感受?
2、必須非常深入地學習和理解在scikit- learn中使用的機器學習的理論和算法。實際上也不需要,除非你是這一方向的碩士甚至博士學位的學習者。機器學習不同的算法涉及的知識點是非常廣闊的,要做到每一種算法的理論知識的學習都非常深入,是比較難的,實際上簡單的機器學習應用中,只需要了解不同算法的基礎知識就可以使用了。
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人臉識別了解下
人臉識別算法的基本思路是,通過捕捉和對比分析人的「面部特徵」來識別人的身份。當我們要記住一個人時,可能會首先記住他是不是雙眼皮、眼睛是什麼顏色、頭髮是卷是直、鼻梁高低等等,這些就是所謂的「面部特徵」。但對於兩個長相非常接近的人(比如一對雙胞胎),人們很難用肉眼分辨,而計算機輔助人臉識別技術則能夠準確、快速地辨別出兩者之間的異同,這是因為人臉識別算法能夠辨別和記住的「面部特徵」遠比肉眼所能觀察到的要多很多,可以捕捉到人與人之間更細微的差異。
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常見的機器學習算法,你知道幾個?
事實上,機器學習是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機如何模擬或實現人類的學習行為,利用數據或以往的經驗,以此優化電腦程式的性能標準。根據學習任務的不同,我們可以將機器學習分為監督學習、非監督學習、強化學習三種類型,而每種類型又對應著一些算法。
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NYU陳溪博士:運籌學與機器學習的融合交叉
Jordan 進行博士後研究;在這之後,他從西海岸橫跨北美洲,於紐約大學任商學院助理教授。機器學習專業出身的陳溪,美國研究生涯始於商學院的運籌學和統計學,在經歷六年的機器學習研究後,如今又重回商學院。運籌學與機器學習之間,能產生怎樣奇妙的化學反應?陳溪又是如何在這兩門學科中尋求交叉平衡與科研創新的?
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深度學習 vs 機器學習 vs 模式識別(附:機器學習經典教材PRML《模式識別與機器學習》官方開放免費下載了
機器學習:從樣本中學習的智能程序在90年代初,人們開始意識到一種可以更有效地構建模式識別算法的方法,那就是用數據(可以通過廉價勞動力採集獲得)去替換專家(具有很多圖像方面知識的人)。因此,我們搜集大量的人臉和非人臉圖像,再選擇一個算法,然後衝著咖啡、曬著太陽,等著計算機完成對這些圖像的學習。這就是機器學習的思想。