胶囊网络是 Geoffrey Hinton 提出的一种新型神经网络结构，为了解决卷积神经网络（ConvNets）的一些缺点，提出了胶囊网络。

迫在眉睫的截止日期会不断增加压力程度，把你逼迫到一个区域中，其中应激激素会参加进来帮助你思考，但是依赖肾上腺素是很危险的，因为只要压力太大，你的思考能力很明显就会消失。所以，习惯突击完成工作的人通常比那些合理安排...

问题导读1.机器学习工程师面试的流程是什么？2.本文典型的第一轮面试由哪三部分组成?3.对于基本的常识问题你是否有更好的理解及答案？一、面试流程介绍对于招聘机器学习工程师或数据科学家来说...

本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型，包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处，并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过，作者...

数据标注是监督学习方法应用于许多问题的主要瓶颈。因此，直接从无标签数据中学习的无监督方法显得越来越重要。对于与无监督句法分析相关的任务来说，离散生成模型近年来占据着主导地位，如词性标注（POS）归纳（Blunsom and Coh...

我们平常生活中经常听到的是：选择大于努力。但是随着生活上的发展，往往会对这句话产生迷茫。对还是错，或者应该说努力大于选择？

scikit-learn 中的所有算法——无论是预处理、监督学习还是无监督学习算法——都被实现为类。这些类在 scikit-learn 中叫作估计器（estimator）。为了应用算法，你首先需要将特定类的对象实例化：...

机器学习是现阶段解决很多人工智能问题的主流方法，作为一个独立的方向，正处于高速发展之中。最早的机器学习算法可以追溯到20世纪初，到今天为止，已经过去了100多年。从1980年机器学习称为一个独立的方向开始算起，到现在也...

聚类问题是机器学习中无监督学习的典型代表，在数据分析、模式识别的很多实际问题 中得到了应用。在本文中，SIGAI 将为大家深入浅出的介绍聚类问题的定义以及各种典型的 聚类算法，帮助大家建立对聚类算法最直观、本质的概...

对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，SIGAI将对机器学习中所使用的优化算法...