1.深度模型训练时,网络本身需要大量甚至海量数据来驱动模型训练,此时数据扩充(Data augmentation)便成为深度模型训练的第一步也往往是必备的一步。奥地利研究者近日公布了图像数据扩充工具包Augmentor,训练模型时不妨一试。
paper:https://arxiv.org/pdf/1708.04680.pdf
github:https://github.com/mdbloice/Augmentor?from=timeline&isappinstalled=0
@ Wilson_NJUer
https://mp.weixin.qq.com/s/BeJMo5D3DH4fFvd0i2n25Q
By 新智元
https://mp.weixin.qq.com/s/4eIEekYEpralQt3UDCMKLA
By 机器之心
4.【6张图看懂人工智能知识体系】这些知识网络图清晰明确地介绍了人工智能的前世今生、内涵意义等信息,可以说是包罗了人工智能的各类相关知识。人工智能是未来一大热点,如果你也看好这一趋势,不妨把这张图收藏起来慢慢看。 (via:专注人工智能)
http://weibo.com/3082822153/FlJEOeeS8?type=comment#_rnd1505387157232
@ 大连理工大学
https://mp.weixin.qq.com/s/KzHaqP0ECZK6WUDTGUx3Dg
By AI科技评论
6.【Google机器学习教程之决策树分类器】《Let’s Write a Decision Tree Classifier from Scratch: Machine Learning Recipes #8 - YouTube》by Josh Gordon
http://weibo.com/tv/v/FlJrB7OOC?fid=1034:75bbd4a5bc39ff287bcc5dd39fea94f7
@ 爱可可-爱生活
(PS:点击阅读原文直接打开链接,查看更多精彩内容)
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