1. 摘要 在图像超分辨领域，卷积神经网络的深度非常重要，但过深的网络却难以训练。低分辨率的输入以及特征包含丰富的低频信息，但却在通道间被平等对待，因此阻碍了网络的表示能力。...
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【超分辨率】《Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks》论文阅读 -
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不能搜索自己的文章，已经弃用了...<br>what I cannot create, I don't understand.<br><br>
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知识图谱基础（一）-什么是知识图谱笔者是一只已经离职的AI产品经理，主要擅长的方向是知识图谱与自然语言处理，写这些文章是为了总结归纳目前已经搭建的知识体系，也在于科普。如有不对，请指正。 知识图谱的定义 知识...
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05 集成学习 - Boosting - GBDT初探04 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法构建 回顾：1、Bagging-随机森林是一个并行模型，Boosting是一个串行模型，所以Boosting模型...
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一篇文章，教你学会Git
本文转载于掘金Ruheng，总结非常好，故不再重复造轮子。 在日常工作中，经常会用到Git操作。但是对于新人来讲，刚上来对Git很陌生，操作起来也很懵逼。本篇文章主要针对刚开...
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07 主题模型 - 知识补充 - 概率知识、二项\多项\Beta\Dirichlet分布06 主题模型 - pLSA又称pLSI - 基于概率的潜在语义分析模型 为了讲后续的LDA算法，需要补充一点数学知识。大纲如下： 概率知识二项分布多项分布Beta分布Bet...
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未来是由很多个现在组成的。<br>深度学习探索者<br><a href="http://blog.csdn.net/yinruiyang94/" rel="nofollow" target="_blank">http://blog.csdn.net/yinruiyang94/</a><br>欢迎交流
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解读张小龙2018年会语录今天是腾讯2018年的员工大会，微信创始人张小龙的演讲语录刷屏全网。 其中有几句： 1、自古套路得人心，这是一个套路的舞台，如果要做套路，请高级一点；2、互联网的发展史，就是...
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TensorFlow深度学习笔记 文本与序列的深度模型Deep Models for Text and Sequence 转载请注明作者：梦里风林 Github工程地址：https://github.com/ahangchen/...
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最大熵模型和条件随机场最大熵模型： 前言引入： 如何理解最大熵模型，先从一个给预测值从 实数域到概率值 的转换 再用最大熵构造特征的思想的角度来理解最大熵模型。 考虑一个解决k分类问题的手段，对每...
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【转载】卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框...
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分享深度学习与人工智能相关知识，分享快乐。<br><br>个人邮箱：zhouas@hotmail.com
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全基因组关联分析 (GWAS) - 简介在硕士就读期间，就已经做过 GWAS 相关的分析。当时标记量非常少， windows 系统分析就足够了，作图方面涉及的脚本也基本是蔡师兄帮写的。后来，随着高通量测序成本的降低...
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