神经网络

我是 Guide 哥，一 Java 后端开发，会一点前端，自由的少年。 如果文章有任何需要改善和完善的地方，欢迎在评论区指出，共同进步！ 最近看了太多读者小伙伴的简历，发现各种商城/秒杀系统/在线教育系统真的是挺多的。推荐几个昨晚找的几个不错的基于 Java 图片识别处理系统给小伙伴们。 中药图片拍照识别系统 项目地址： https://gitee.com/xiaohaoo/chinese-medicine-identification-admin 项目简介 主要用来对拍摄的中药图片进行识别，系统会给出概率值最高的 10 种中药， 同时主要包含功能还有：中药详细信息查看、中药筛选、中药全文检索、问题社区等。 项目后端介绍 本项目后端包含五个模块： admin： 服务器端。Maven+SpringBoot+MongoDB+Elasticsearch 和 IK 分词器（全文检索）+MySQL+Deeplearning4j（基于 Java 深度学习框架探索） medicine-collection： 爬虫工程，用于爬取中药数据。爬虫框架：WebMagic，数据持久化：MongoDB。 image-cnn-model： 卷积神经网络工程 。Python+TensorFlow（深度学习框架） util： 抽离的项目公用工具类 datasets： 数据集 效果预览 依赖环境说明 依赖 版本

　　 　　 本 文介绍的 是ECCV 2020 Oral 论文《 Invertible Image Rescaling 》，论文作 者 来自北大、微软亚洲研究院和多伦多大学。 　　作者 | 郑书新 　　编辑 | 丛 末 　　 　　论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.05650.pdf 　　开源代码：https://github.com/pkuxmq/Invertible-Image-Rescaling（即将开源） 　　 1 　　 研究背景 　　不知道同学们平日里上网有没有遇到过这种情况：自己精心拍摄的高清照片/视频，想发给朋友or分享到朋友圈/微博/抖音/知乎，结果上传文件之后，直接被无良服务器压成超低分辨率渣画质。甚至有些图片/表情包在经过多次传播之后，画质已经糊到惨不忍睹。 　　其实，图片的降采样(缩放)可以说是对数字图像最常见的操作了，它的用处多种多样：压缩图片尺寸、节省服务器存储or带宽、适配不同分辨率的屏幕等等。像现在服务器资源这么贵，大家发微博/知乎也不交钱，顶多给各位多塞点广告，所以高清图片和视频自然是能压则压，能分得清张一山和夏雨就可以了。 　　如何恢复降采样后的图片是图像处理中一个非常有挑战的问题，一直没有被很好的解决。 　　我们这篇最新工作，就巧妙地尝试从本质上解决这个问题，论文已被ECCV2020收录为Oral 论文。 　　 2 　

作者|ABHISHEK SHARMA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 自然语言处理是数据科学领域最热门的课题之一。公司在这一领域投入大量资金进行研究。每个人都在努力了解自然语言处理及其应用，并以此为生。 你知道为什么吗？ 因为仅仅在短短几年的时间里，自然语言处理已经发展成为一种无人能想象的强大而有影响力的东西。 为了了解自然语言处理的力量及其对我们生活的影响，我们需要看看它的应用。因此，我列出了自然语言处理的十大应用。 那么，让我们从自然语言处理的第一个应用开始。 搜索自动更正和自动完成 每当你在谷歌上搜索某个东西，在输入2-3个字母后，它会显示可能的搜索词。或者，如果你搜索一些有错别字的东西，它会更正它们，仍然会找到适合你的相关结果。是不是很神奇？ 它是每个人每天都在使用的东西，但从来没有太多的关注它。这是自然语言处理的一个很好的应用，也是一个很好的例子。它影响世界上数百万人，包括你和我。 搜索自动完成和自动更正都有助于我们更有效地找到准确的结果。现在，其他许多公司也开始在他们的网站上使用这个功能，比如Facebook和Quora。 搜索自动完成和自动更正背后的驱动引擎是语言模型。 语言翻译 你有没有用谷歌翻译来找出不同语言中的某个词或短语？它将一段文字用一种语言翻译成另一种语言的容易程度是相当惊人的，对吧？它背后的技术是机器翻译。

《NNIE-lite》   趟过NNIE的小伙伴可能都知道，NNIE是有很多坑的，而且是纯C的环境，除非你有几年C的开发经验，否则阅读起来不是那么容易的，而作为算法工程师，我相信更多人和我一样擅长Python和C++，所以在把NNIE用起来还是有些费力的。而作为算法工程师，你的工作更应该 focus on 模型上，现在有了NNIE-lite这个项目，极大的帮助大家脱离苦海，算法工程师可以把目光聚焦在模型效果和效率上，而不用再为其他的琐事担心了，使用NNIE像用ncnn一样简单。 Key Words：NNIE、 C++、 OpenCV Beijing, 2020 作者：RaySue Code： https://github.com/RaySue/NNIE-lite Agile Pioneer   写在前面 如果你有摄像头端（海思NNIE）移植算法的需求 如果你更擅长于C++编程 如果你擅长使用cmake构建工程 恰好你喜欢用OpenCV来进行io处理，这个比起bgr来调试十分方便 Come on and star the repo https://github.com/RaySue/NNIE-lite   那么 NNIE-lite 就是非常适合你的，我当时如果有NNIE-lite这样的项目，可能至少节省我一周的时间去梳理使用NNIE的逻辑。 模型部署通用步骤（ncnn

本文在回顾内在动机的生理学知识的基础上，探讨了内在动机在强化学习中的应用。 机器之心分析师网络，作者：仵冀颖，编辑：Joni Zhong。 「 内在动机 」 (Intrinsic Motivation) 这一概念最初是在心理学中提出并发展起来的。由于其在制造开放式学习机器和机器人方面的潜力，这一概念正日益受到认知科学的关注。 所谓动机（Motivation）是指生物体的行为受到三个因素影响：（1）不可抗拒的外部影响；（2）内在的需求、动力、计划等；（3）充当目标或动机的外部对象或情况。 第一个因素很大程度上独立于生物体的内部状态，例如，从痛苦刺激中反射性退出，这叫做 外在动机 （Extrinsic Motivation）。后两个因素涉及假设的内部状态，这些内部状态被认为是解释行为的必要条件，称之为 内在动机 。 从心理学的角度分析，研究内在动机的主要目的是解释克服行为主义学习和驱动理论的困难，例如：解释为什么动物会对一些中性刺激（突然的光照、喂食等）产生特定的条件反射等反应。另一方面，研究内在动机的目的是探讨行动在内在动机中的重要性，例如解释一个人设法通过其行为来影响环境或可以自主地设定自己的事实有关的重要性。 Baldassarre 在文献 [1] 中从生物学的角度探讨内在动机。特别地，他对于内在动机和外在动机的区别进行了详细的分析。外在动机是指因某些外部提供的奖励而做某事

　　　　在 强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS) 中，我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用。这里我们在前一节MCTS的基础上，讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理。 　　　　本篇主要参考了AlphaGo Zero的 论文 , AlphaGo Zero综述 和AlphaGo Zero Cheat Sheet。 1. AlphaGo Zero模型基础 　　　　AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱，通过自我对弈完成棋力提高。主要使用了两个模型，第一个就是我们上一节介绍MCTS树结构，另一个是一个神经网络。MCTS上一篇已经有基本介绍了，对于神经网络，它的输入是当前的棋局状态，输出两部分，第一部分输出是在当前棋局状态下各个可能的落子动作对应的获胜概率p，可以简单理解为Actor-Critic策略函数部分。另一部分输出为获胜或者失败的评估[-1,1]，可以简单理解为Actor-Critic价值函数部分。 　　　　AlphaGo Zero的行棋主要是由MCTS指导完成的，但是在MCTS搜索的过程中，由于有一些不在树中的状态需要仿真，做局面评估，因此需要一个简单的策略来帮助MCTS评估改进策略，这个策略改进部分由前面提到的神经网络完成。 　　　　这两部分的关系如下图所示： 　　　　具体AlphaGo Zero的MCTS如何搜索

从“硬件时代”到“体验时代”，硬件和软件将深度结合。在电视产品形态、应用场景不断变化的过程中，三星始终扮演着创新者角色。5月18日，“真·撼于心”三星2020年QLED 8K电视新品线上发布会成功举办，三星QLED 8K旗舰新品Q950TS、QLED 4K电视Q80T、全新晶彩UHD系列电视TU8000、Lifestyle系列电视等新品悉数亮相。通过美观且具有突破性的软硬件融合，三星电视重新定义消费者体验，并将持续开拓8K超高清时代，为下一个十年拉开序幕。 “消费电子科技已进入了‘体验时代’，通过科技创新满足消费者高品质、多样化生活体验，赋予生活更多意义。”三星电子大中华区消费电子本部总裁郑文鹤表示，“三星给消费者提供的不仅仅是一台电视，更是基于创新显示技术的全新生活体验。” 三星电子大中华区消费电子本部总裁郑文鹤讲述“体验时代”来临 三星电子大中华区彩电产品运营部高级总监赖可信表示，“创新是三星的DNA。作为显示行业佼佼者，三星从未停止对显示技术与视觉体验的追求。三星2020 QLED 8K旗舰新品Q950TS在画质、声音、设计和家居体验等方面进行了面向未来的创新，为视听世界注入新的灵感。” 三星电子大中华区彩电产品运营部高级总监赖可信分享三星电视2020年新品 三星电子大中华区彩电营销部销售总经理袁永军面向国内消费者正式介绍三星电视2020全系新品上市政策，推动新品更快

将谈及在设计复杂的机器学习系统时，你将遇到的主要问题。同时会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议。下面的课程的的数学性可能不是那么强，但是将要讲到的这些东西是非常有用的，可能在构建大型的机器学习系统时，节省大量的时间。 一：改进学习算法 实际工作中，我们应该优先处理哪些事情？以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论: 如何通过监督学习的方法，来构造一个分类器来区分垃圾邮件和非垃圾邮件？ 为了应用监督学习 解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量X,通过特征向量X和分类标签y,我们就能训练一个分类器 。我 们可以选择一个由 100 个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否有在邮件中出现，来获得我们的特征向量（出现为 1 ，不出现为 0 ），尺寸为 100×1 。 我们可以使用上面的特征向量来表示这封邮件，进行垃圾分类。在实际中，选取的单词一般在10000-50000之间（出现频率最高的），这些单词组成了特征变量 对于处理垃圾邮件分类， 一个常见问题就是：如何在有限的时间下，让垃圾邮件分类器，具有高精准度和低错误率 解决方案： 收集更多的数据，让我们有更多的垃圾邮件和非垃圾邮件的样本。通过 Honey Pot 项目可以收集大量垃圾邮件的数据 基于邮件的路由信息开发一系列复杂的特征 基于邮件的标题、正文信息开发一系列复杂的特征

　　选自arXiv 　　 作者：Pim de Haan、Taco Cohen、Max Welling 　　 机器之心编译 　　 编辑：小舟、杜伟 　　近日，韦灵思团队的一项研究通过研究图的局部对称性，提出了一种新的算法。该算法在不同的边上使用不同的核，从而使网络在局部与全局的图同构体上是等变的，也更易于表达。 　　通常来说，常规神经消息传递算法在消息排列下是不变的，因此会忘记信息流如何在网络中传递。 　　近日，阿姆斯特丹大学 ML 教授、高通技术副总裁韦灵思（Max Welling）团队 通过研究图的局部对称性，提出了一种通用性更强的算法 。该算法在不同的边上使用不同的核，从而使得网络在局部图和全局图同构上呈现等变化，也因而更易于表达。 　　 　　论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.08349v1 　　具体而言， 研究者使用了初级范畴论，将许多显式等变神经网络形式化为自然图网络（Natural Graph Network, NGN），并表明它们的核正是两个函子（functor）之间的自然转换 。 　　他们还提供了一个自然网络的图实例，该网络使用等变消息网络参数化，在多个基准上实现了良好的性能。 　　接下来我们来看这篇论文的具体内容。 　　 自然图网络 　　在图上构建神经网络有一种完全不同的策略，即使用图卷积神经网络或消息传递网络（Kipf 和

Python非常灵活，让实验变得容易。解决简单问题的方法简单而优雅。Python为新手程序员提供了一个很好的实验室。 PS; 如有需要python学习资料的小伙伴可以点击下方链接自行获取 python免费学习资料 Python具有一些特征，使其成为第一种编程语言的接近完美的选择。Python基本结构简单、干净、设计精良，使学生能够专注于算法思维和程序设计的主要技能，而不会陷入晦涩难解的语言细节。在Python中学习的概念可以直接传递给后续学习的系统语言（如C ++和Java）。但Python不是一种“玩具语言”，它是一种现实世界的生产语言，可以在几乎每个编程平台上免费提供，并且具有自己易于使用的集成编程环境。最好的是，Python让学习编程又变得有趣了。 这17本Python书单让你快速掌握Python编程。 《Python神经网络编程》 [英] 塔里克·拉希德（Tariq Rashid）著本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书为美亚五星畅销书，备受关注。基于Python3.5，全彩印刷，如果只选一本神经网络图书，他是首选。