在过去的一个月里，我们对将近250个机器学习开源项目排名，选出前10位。在此期间，我们将项目与新的或主要版本进行了比较。Mybridge AI根据各种因素对项目进行排名，以衡量专业人员的质量。所有项目在Github上平均评星为728主题包括：研究框架，AutoML库，深度学习，PyTorch，TSNE，算法工具箱，Fairness-ai，Deepdetect，ZOMBIES开源项目对程序员很有用。
1. 基于PyTorch Geometric的快速图像表征学习 （Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric）这篇论文的作者Matthias Fey和Jan E. Lenssen来自德国多特蒙德工业大学。 他们的研究介绍了PyTorch Geometric——一个基于PyTorch的不规则结构化输入数据（如图形、点云和流形）深
作为目前全球最大的开发者社区，GitHub 上面累积了无数多优质的开源项目，其中也不缺反一些优质的开源学习资源，今天给大家推荐该平台上六大与 AI 相关的资源，文末附地址获取方式，希望大家喜欢。动手学深度学习该书是加州大学伯克利分校 2019 年春学期 Introduction to Deep Learning 课程教材的中文翻译版。书籍内容全面介绍深度学习，不仅阐述算法原理，还可以运行它们，以获
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2023-07-26 14:46:52
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近日，《A Deep Reinforcement Learning Framework for the Financial Portfolio Management Problem》的作者开源了该论文的项目代码。这篇文章关于如何利用深度强化学习进行投资组合管理，提出的 DRL 框架性能大大优于其他算法。机器之心对论文摘要进行了简要翻译，附 GitHub 实现。论文链接：https://arxiv.
Abstract如今，图表示学习已成为分析图结构化数据的基础。受最近对比方法成功的启发，在本文中，我们通过在节点级别利用对比目标，提出了一种用于无监督图表示学习的新框架。具体来说，我们通过损坏生成两个图视图，并通过最大化这两个视图中节点表示的一致性来学习节点表示。为了为对比目标提供不同的节点上下文，我们提出了一种混合方案，用于在结构和属性级别上生成图形视图。此外，我们从互信息和经典的三元组损失两个
1.TensorFlow使用数据流图计算可扩展机器学习问题，TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。2.CaffeCaffe是一个高效的开源深度学习框架。由表达式，速度和模块化组成。3.Neural styleTorch实现的神经网络算法。Neural style 是让机器模仿已有画作的绘画风格来把一张图片重新绘制的算法。4
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2023-07-31 17:13:21
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Marshal Zheng
2019-04-13
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花书《Deep learning》学习笔记--Convolutional Networks
CNNThe Convolution opeartion个人理解归纳领域优势卷积神经网络基本认识两类神经元：C,S网络结构优势解释：训练参数如何减少？为什么卷积？为什么下采样？子
作者首先在前面推荐了两本书一本是Murphy(2012) Machine learning A Probabilistic Perspective 资源在这：还有一本是：Bishop(2006)：pattern recognition and machine learning，这个原版和中译版网上都有。 5.1 学习算法Mitchell提供了一个简洁的关
Deep manta算法解析
原创
2022-09-30 09:22:18
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0-写在前面随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出。简单来说，是一种bagging的思想，采用bootstrap，生成多棵树，CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能
之前提到，深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题，这个问题产生的根源详见之前的读书笔记。在 Batch Normalization 中，我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域，在一定程度上缓解了这种问题。不过，当网络的层数急剧增加时，BP 算法中导数的累乘效应还是很容易让梯度慢慢减小直至消失。这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种
原创
2021-09-08 09:58:22
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深度压缩 Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding目录介绍网络剪枝 Pruning量化 QuantizationHuffman Codingexperiencediscussions介绍论文：Deep Compression: Co
“基于物理的深度学习”（PBDL），即物理建模和深度学习（DL）技术相结合的方法领域。这里，DL通常指基于
原创
2021-09-17 09:27:46
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“基于物理的深度学习”（PBDL），即物理建模和深度学
原创
2022-07-14 10:37:59
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deeplearning4j是基于java的深度学习库，当然，它有许多特点，但暂时还没学那么深入，所以就不做介绍了需要学习dl4j，无从下手，就想着先看看官网的examples，于是，下载了examples程序，结果无法运行，总是出错，如下：查看一周的错误，也没有成功，马上就要放弃了，结果今天在论坛一大牛指导下，终于成功跑起，下面，将心酸的环境配置过程记录如下，以备自己以后查阅，同时，也希望各种高
前言最近在实践知识图谱的过程中，发现阿里目前在神马搜索构建知识图谱的过程使用了deepdive进行了关系抽取，另外就是利用深度学习PCNNs进行关系抽取。通过在对deepdive进行了解的过程中，deepdive非常适合信息抽取，是构建知识库的利器。能够基于词性标注、句法分析等通过各种文本规则实现实体之间关系的抽取，同时可面向异构、海量的数据。这里会重点介绍deepdive各个方面涉及的原理和概念
论文收集方法检索了所有带depth的标题的论文，争取没有遗漏的筛选深度估计相关论文 下面进行分类单纯有监督深度估计uncertainty aware cnns for depth completion: uncertainty from beginning to end 有监督深度补全，给出了不确定性度量generating and exploiting probabilistic monocul
推荐系统（五）wide&deep模型
这篇博客主要介绍谷歌于2016年发表在RecSys上的一篇文章，俗话说：谷歌家出品，必属精品。这篇文章提出的模型wide&deep着实对推荐系统领域有着非常大的影响，启发了后面几年推荐系统领域的一些工作，比如：deep&cross，deepFM等。这篇文章也是秉承着G家文章一贯的风格【大道至简，非常关注工程
记录学习网址，占个茅坑：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.htmlhttps://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/keras/ ...
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2018-05-13 21:44:00
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