摘要：
学习TensorFlow笔记 整体神经网络的实现 阅读全文
摘要：
摘要从少数样本学习并泛化至截然不同的情况是人类视觉智能所拥有的能力，这种能力尚未被先进的机器学习模型所学习到。通过系统神经科学的启示，我们引入了视觉的概率生成模型，其中基于消息传送（message-passing）的推断以统一的方式处理识别、分割和推理（Reasoning）。该模型表现出优秀的泛化和 阅读全文
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word '\xe8\xb6\x85\xe8\x87\xaa\xe7\x84\xb6\xe7\x8e\xb0\xe8\xb1\xa1' not in vocabulary 分词后的样本格式：英雄联盟,疾风剑豪-亚索,五杀,精彩操作长安外传,街头采访,神回复日本料理,蛋包饭滑板运动,极限达人,城会玩 阅读全文
摘要：
Video Analysis 相关领域介绍之Video Captioning(视频to文字描述)http://blog.csdn.net/wzmsltw/article/details/71192385 基于视频图像的信息：包括简单的用CNN（VGGNet, ResNet等）提取图像(spatial 阅读全文
摘要：
视频结构化是一种视频内容信息提取的技术，它对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。 深度学习为视觉和语言之间搭建了一座桥梁https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404128390117 阅读全文
摘要：
离散型变量和概率质量函数（probability mass function, PMF）将随机变量能够取得的每个状态映射到随机变量取得该状态的概率 多个变量的概率分布被称为联合概率分布（joint probability distribution） 连续型变量和概率密度函数（probability 阅读全文
摘要：
人工智能主要是研究能感知周围世界、制定计划、并做出决策以实现其目标的机器人。其所需要的基础包括数学、逻辑、哲学、概率、语言学、神经科学和决策理论。许多领域都属于AI，如计算机视觉，机器人，机器学习和自然语言处理。机器学习则是人工智能的一个子领域。它的目标是让计算机自己学习。机器学习算法使其能够在数据 阅读全文
摘要：
1 import tensorflow as tf 2 get_default_graph = "tensorflow_get_default_graph.png" 3 # 当前默认的计算图 tf.get_default_graph 4 print(tf.get_default_graph()) 5 6 # 自定义计算图 7 # tf.Graph 8 9 # g1中定义名字... 阅读全文