08 2016 档案
#Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet
摘要:Deep Learning一路走来,大家也慢慢意识到模型本身结构是Deep Learning研究的重中之重,而本文回顾的LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet又是经典中的经典。随着2012年AlexNet的一举成名,CNN成了计算机视觉应用中的不二选择。
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#Deep Learning回顾#之2006年的Science Paper
摘要:大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的,尤其是后向传播BP算法出来之后,但90年代后被SVM之类抢了风头,再后来大家更熟悉的是SVM、AdaBoost、随机森林、GBDT、LR、FTRL这些概念。究其原因,主要是神经网络很难解决训练的问题,比如梯度消失。当时的神经网络研究进入一个低潮期,不过Hinton老人家坚持下来了。
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SIGKDD历年Best Papers
摘要:SIGKDD历年Best Papers
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[导读]Learning from Imbalanced Classes
摘要:数据不平衡是一个非常经典的问题,数据挖掘、计算广告、NLP等工作经常遇到。该文总结了可能有效的方法,值得参考。
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机器学习相关的Awesome系列
摘要:总结了27条机器学习相关的Awesome系列,如有遗漏敬请指出。
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