prediction 第22页

【Tensorflow】 tf.equal(tf.argmax(y, 1),tf.argmax(y_, 1))用法

ZHANGHUIHUIA·2018-11-06 11:30

搭建简单图片分类的卷积神经网络（一）-- 训练模型的图片数据预处理

prediction文件是image文件中图片经过模型测试后分类的图片。tra

xiao韩·2018-10-31 17:55

Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network（NIPS2014）论文阅读

DepthMapPredictionfromaSingleImageusingaMulti-ScaleDeepNetwork（NIPS2014）论文阅读这篇文章是使用深度卷及网络进行单目深度估计的第一篇文章，该文章中提到的很多概念，一直被后来的研究者引用，因此拥有很高的阅读价值。这份工作发表在2014年的NIPS会议上。基本框架该网络分为两个模块，一个是“粗糙尺度网络”，那么这个网络模块首先对场景

Xuefeng_BUPT·2018-10-31 09:38

Feeder-Link Outage Prediction Algorithms for SDN-based High-Throughput Satellite

标题：基于SDN的高吞吐量卫星系统的馈线链路中断预测算法来源：IEEEICC2016SACSatelliteandSpaceCommunications时间：2016摘要高吞吐量卫星（HTS）系统的设计建立在智能网关多样性SmartGatewayDiversity（SGD）的概念之上，以便在馈线（所谓馈线就是指纯粹的由电源母线分配出去的配电线路,直接到负荷的负荷线）链路中断的情况下利用网关的空

陳浴巾·2018-10-30 18:00

Tensorflow学习笔记

注意1：输出层不需要使用激活函数2：tf.nn.softmax用于输出层，用于将结果概率化代价函数：1：二次代价函数loss=tf.reduce_mean(tf.square(prediction-y)

coffee_fighter·2018-10-26 22:55

时间序列预测算法总结

时间序列算法timeseriesdatamining主要包括decompose（分析数据的各个成分，例如趋势，周期性），prediction（预测未来的值），classification（对有序数据序列的

julyclj55555·2018-10-18 10:48

AI学习笔记——强化学习之Model-Free Prediction--解决未知环境下的预测问题

前面关于强化学习的文章中介绍了MDP，动态规划的方法对MDP问题的V函数进行评估和求最优策略。然而现实问题中，往往很多时候环境是未知的。那么这篇文章就介绍一下在未知环境下用ModelFree的方法预测MDP。1.Monte-Carlo（蒙特卡洛）策略估计Monte-Carlo(MC)方法广泛应用于数学、物理和金融等领域。比如在物理学中研究离子运动轨迹，我们就可以采用Monte-Carlo方法进行多

weixin_33928467·2018-10-17 23:00

笔记：TensorFlow实现机器学习算法的步骤

使用优化器优化loss；比如采用cross_entropy来计算loss，优化器用随机梯度下降：cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys*tf.log(prediction

奔跑的Yancy·2018-10-10 11:30

论文阅读：Mapping Images to Scene Graphs with Permutation-Invariant Structured Prediction

写在前面：最近做scenegraph方面的工作，不停地搜索论文看，看到这是NIPS2018的本来还眼前一亮，抱着敬畏的心态仔仔细细地去看，但是看了一遍又一遍，感觉只有一个，文章写得又臭又长、不知所云、也没觉得有啥价值，也许是自己道行不够，看不懂文章的高明之处，但还是想写下看这篇文章的感受，如果有也做sg方向想看这篇文章的同学，也许可以让你们避免浪费时间阅读这篇“顶会文章”。文章NIPS2018

Kivee123·2018-10-03 16:31

模型融合-Stacking

TrainingData是一个数据集分成5份(k份)，拿其中4份(k-1份)训练Medel1，然后使用Model1预测剩下的1份，这样训练model15遍(k遍)，可以组成一个包含所有样本的Prediction

GitzLiu·2018-09-12 23:56

强化学习（RLAI）读书笔记第六章差分学习（TD-learning）

首先也关注的是给定策略进行prediction或者叫policyevaluation。对于control（找到最优策

无所知·2018-09-04 20:41

论文笔记-StereoNet: Guided Hierarchical Refinement for Real-Time Edge-Aware Depth Prediction

上图所示为网络架构，蓝色方框之前的部分是粗粒度的深度估计，这部分首先通过Encoder的结构进行图像特征提取，然后将左右两个图片的特征得到相应的CostVolume，之后利用三维卷积操作得到1/8分辨率的深度图。##粗粒度的深度估计提取特征：左右图共享权值的暹罗网络（SiameseNetwork）分别提取左右图的特征，使用K个55的卷积层进行下采样操作（K通常取3或者4），在下采样的过程中，卷积的

kingsleyluoxin·2018-08-23 16:34

强化学习系列（九）：On-policy Prediction with Approximation

一、前言针对on-policyprediction问题，用functionapproximate估计state-valuefunction的创新在于：valuefunction不再是表格形式，而是权重参数为w的数学表达式，即v̂(s,w)≈vπ(s)v^(s,w)≈vπ(s)。其中v̂v^可以是state的线性函数，也可以是一个多层人工神经网络（ANN），也可以是一个决策树。值得注意的是，权重ww

LagrangeSK·2018-08-22 10:24

李宏毅机器学习作业1 Hungyi.Li Machine Learning HW1 PM2.5 Prediction

HomeWork1PM2.5Prediction课程资料：https://ntumlta.github.io/2017fall-ml-hw1/从印象笔记移过来修改的，没编辑太细，猎豹编辑CSDN出现各种错误

秦伟H·2018-08-05 15:56

分类问题

分类分类器对新的输入进行输出的预测（prediction），称为分类（classification）。可能的输出称为类（class）。分类的类别为多个时，称为多类分类问题。分类的过程评价分

Datawhale·2018-08-03 11:46

分类问题

分类分类器对新的输入进行输出的预测（prediction），称为分类（classification）。可能的输出称为类（class）。分类的类别为多个时，称为多类分类问题。分类的过程评价分

Datawhale·2018-08-03 11:46

多巴胺所表达的prediction error信号

Dopaminerewardprediction-errorsignalling:atwo-componentresponse（WolframSchultz;NATUREREVIEWS|NEUROSCIENCE）中脑的多巴胺系统（SN、VTA）、纹状体、OFC、杏仁核等部位都会表达诸如奖赏的量、可能性、主观价值、效用、风险等信号。在SN和VTA里面，大部分的多巴胺神经元都会通过一个短暂的Phasi

hankoui·2018-07-15 16:00

Chapter 9 On-policy Prediction with Approximation

本文为《ReinforcementLearning:AnIntroduction》读书笔记9.1Value-functionApproximation9.2ThePredictionObjective(VE¯¯¯¯¯¯¯¯VE¯)9.3Stochastic-gradientandSemi-gradientMethods9.4LinearMethods9.5FeatureConstructionfo

滑稽树·2018-07-08 14:13

PyTorch时间序列预测GPU运行示例模型

官方Github上给的例子是CPU版本：https://github.com/pytorch/examples/tree/master/time_sequence_prediction下面的代码将其改为了

Sebastien23·2018-06-04 23:49

论文笔记(1) : Deep Multi-View Spatial-Temporal Network for Taxi Demand Prediction

这篇文章是作者在滴滴出行实习时做的一篇文章，投了AAAI2018.1.Abstract出租车需求预测可以帮助城市资源预调度传统方法大部分都利用时序预测的技术现有的深度学习方法只考虑单一的时间(LSTM)或空间(CNN)的维度本文提出一个DMVST-Net，考虑了时间，空间，以及语义的维度2.Introduction传统方法中:ARIMA(autoregressiveintegratedmoving

维他柠檬茶好喝吗·2018-05-25 20:48

论文笔记(1) : Deep Multi-View Spatial-Temporal Network for Taxi Demand Prediction

这篇文章是作者在滴滴出行实习时做的一篇文章，投了AAAI2018.1.Abstract出租车需求预测可以帮助城市资源预调度传统方法大部分都利用时序预测的技术现有的深度学习方法只考虑单一的时间(LSTM)或空间(CNN)的维度本文提出一个DMVST-Net，考虑了时间，空间，以及语义的维度2.Introduction传统方法中:ARIMA(autoregressiveintegratedmoving

维他柠檬茶好喝吗·2018-05-25 20:48

论文阅读《SHINE: Signed Heterogeneous Information Network Embedding for Sentiment Link Prediction》

摘要：社会网络中用户之间存在情感链接(sentimentlinks)。在个人广告和公众舆论分析等许多领域，预测情感链接的迹象是一项基本任务。前人研究仅关注文本，还有用户资料和社会关系等却未被考虑。本文研究了如何在异构信息存在的情况下预测可能存在的sentimentlinks.。introduction：在在线社交网络中对便宜、电影明星、政要等发表感想，形成用户间的sentimentlinks（不单

YIMI_Flore·2018-05-14 21:59

读文章重复结果之叶绿体基因RNA editing sites prediction

读文章重复结果系列第二篇，依旧和叶绿体基因组相关RNAeditingsitesprediction题目IdentificationandanalysisofRNAeditingsitesinthechloroplasttranscriptsofAegilopstauschiiL期刊genesIF3.600生物3区出版国家Switzerland（瑞士）文章中材料和方法包含五部分内容1、利用http:

牧羊的男孩儿·2018-05-06 17:08

3.1.2 单一数字评估指标以及多个不同评估指标

查准率（prediction）就是在你的分类器标记为猫的例子中，有多少是真猫的概率。查全率（recall）就是对于所有的真猫图片，你的分类器正确识别出了多少百分比。

Einstellung·2018-04-28 11:37

3.1.2 单一数字评估指标以及多个不同评估指标

查准率（prediction）就是在你的分类器标记为猫的例子中，有多少是真猫的概率。查全率（recall）就是对于所有的真猫图片，你的分类器正确识别出了多少百分比。

Einstellung·2018-04-28 11:37

用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子，问题：航班乘客预测

https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras

fresh_suger·2018-04-24 11:46

Content Download in Vehicular networks in Presence of Noisy Mobility Prediction

这位作者FancescoMalandrino净说大实话，喜欢埋各种坑一开头就讽刺cellularnetwork：Thankstonewcellulartechnologies,spearheadedbythemuch-vauntedblazingspeedsofLTE-Advancedconsumersarelulledintothefalseconvictionthateveryinformat

生病喝药水·2018-04-23 22:11

Apollo中Routing代码分析之navigator模块

a15082671703·2018-04-23 17:31

Apollo中Routing代码分析之AStar算法

a15082671703·2018-04-23 12:20

图像质量评价(IQA)论文笔记 : Automatic Prediction of Perceptual Image and Video Quality

图像质量评估(IQA)论文笔记AutomaticPredictionofPerceptualImageandVideoQualityAutomaticPredictionofPerceptualImageandVideoQualityThispaperdiscussestheprinciplesandmethodsofmodernalgorithmsforautomaticallyassessin

江户川柯壮·2018-04-11 11:29

tensorflow笔记-简单模型训练，保存与提取

x_data*2+1x=tf.placeholder(tf.float32)y=tf.placeholder(tf.float32)w=tf.Variable(0.0)b=tf.Variable(0.0)prediction

aixp88·2018-03-10 22:08

基于LSTM对时间序列进行预测

本文的案例来自https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras

liangyingyi1006·2018-02-10 10:39

论文笔记[2] 基于深度学习的CNN图像质量评估和预测

论文笔记[2]深度CNN图像质量预测Introduction本文主要讲如何用深度CNN模型来做图像质量评估/预测（imagequalityassessment/prediction）。

江户川柯壮·2018-01-19 11:06

TensorFlow识别复杂验证码以及搭建生产环境（8）—— 基于Python的调用

./")fromtensorflow_serving_client.protosimportpredict_pb2,prediction_service_pb2#importcv2fromgrpc.betaimportimplemen

胡大炮的妖孽人生·2018-01-06 15:48

论文笔记-深度估计(7)-CNN-SLAM Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

CVPR2017_CNN-SLAMReal-timedensemonocularSLAMwithlearneddepthprediction关键词：基于CNN的单张图深度估计，语义SLAM，半稠密的直接法SLAM作者提出了一个利用CNN结合SLAM的应用，其SLAM过程如上图，具体解释如下：作者首先筛选出关键帧，在关键帧上用训练好的CNN网络[1]来预测单帧图深度值得到深度图，并以此深度图作为SL

一只飞鱼fy·2018-01-05 22:40

a newbie in Porto Seguro’s Safe Driver Prediction(solo参赛 TOP 5%)

关于kaggle kaggle是一个国际性质的机器学习竞赛平台，跟国内很多出名的别的平台比，kaggle上参与者之间的交流多很多，可以很大程度上提高参赛人员水平。而且kaggle本身难度也比国内的很多比赛要大很多。PortoSeguro’sSafeDriverPrediction 这个比赛是一家巴西的公司发起的预测购买汽车保险后一年内是否会发生理赔。整个比赛组织方提供了一个训练集和一个预测集，原始

白色的板子·2017-11-30 21:43

EDA To Prediction(DieTanic)

ContentsoftheNotebookPart1：探索性数据分析（EDA）1）分析特征2）发现多个特征之间的关系Part2：特征工程和数据清洗1）加入少数特征2）移除冗余特征3）把特征转换为适合建模的格式Part3：预测建模1）运行基础算法2）交叉验证3）集成学习4）重要特征抽取详细介绍Part1：探索性数据分析（EDA）1）对train.csv中属性是否为空值检查，发现Age，Cabin和E

Lanbocsdn·2017-11-13 17:58

Branch Prediction

Pipeline的优点现代微处理器的pipeline中包含许多阶段，粗略地可以分成fetch、decode、execution、retirement，细分开来可以分成十多甚至二十多个阶段。在处理器处理指令时，可以像流水线一样同时处理位于不同阶段的指令。下图，假设一个pipeline分为四个阶段，每个阶段耗费一个时钟周期。4条指令按照先后顺序进入pipeline，每间隔一个时钟周期，指令就能从pip

TaigaComplex·2017-11-06 02:00

Spark之获取GBT二分类函数的概率值

首先，查看GBT函数的Scala源代码，其中的predict函数如下：其中的prediction值是我

山阴少年·2017-10-09 21:22

TensorFlow-数据可视化

article/details/60872685对于标量tf.summary.scalar()例如损失lossloss=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction

canwang_sjtu·2017-09-06 15:19

Rosetta Protein Prediction Tools-----clean_pdb.py

输入文件(也就是PDB文件)–在这里只给出一部分能够说明问题即可ATOM1NMETA136.644-24.9498.8531.0029.12NATOM2CAMETA136.942-23.5818.9841.0019.55CATOM3CMETA135.712-22.8879.5261.0022.27CATOM4OMETA134.626-23.3759.2581.0018.31OATOM5CBMETA

Frankfurta·2017-08-07 20:55

未来架构师的平台战略范例(4)_大数据

有鉴于许多人从全体行为的预测(prediction)视解，观其大数据与技术发展。本讲座，将从更大的决策(decision)视野，来看大数据和技术的应用。

myeit·2017-07-20 14:07

Tensorflow学习笔记--使用迁移学习做自己的图像分类器（Inception v3）

步骤二：retrain.py程序，用于下载inceptionv3模型及训练后面的分类器（可见最后的代码）步骤三：训练命令步骤四：预测prediction.py程序，用于调用新生成的模型预测新数据的结果。

骆驼算法学习笔记·2017-05-30 22:01

基于支持向量机（SVM）的遗传疾病致病位点预测分析

[项目实现程序的github仓库](https://github.com/MichealCarol/Prediction-Analysis-of-Pathogenic-Sites-of-Genetic-Diseases-Based-on-SVM.git

飘逸慕嫣然·2017-05-17 20:50

深度增强学习David Silver（四）——Model-Free Prediction

本节课探讨prediction，估计未知环境的MDP的价值函数，下节课讲control。Monte-Car

cs123951·2017-05-15 12:54

FCN

分类结果作为此像素点的结果这样做缺点很明显，比如:如何确定图像块的大小从小的图像块(patch)中获得的上下文信息(contex)较少，且极端耗时FCN的做法是训练一个end-to-end的网络，做pixel-wise的prediction

bbzz2·2017-03-01 16:12

用机器学习对CTR预估建模（一）

题目网址：https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction数据集介绍：train-Trainingset.10daysofclick-throughdata,orderedchronologically.Non-clicksandclicksaresubsampledaccordingtodifferentstrategies.Train.csv

JR_lu·2017-02-02 18:15

python利用LSTM进行时间序列分析预测

关键词：python、Keras、LSTM、Time-Series-Prediction关于技术理论部分，可以参考这两篇文章（RNN、LSTM），本文主要从数据、代码角度，利用LSTM进行时间序列预测。

雪伦_·2017-01-12 12:38

Tensorflow 训练结果为 NAN

Tensorflow预测的中间结果有很多NAN，如下图看一下计算loss的时候是否有类似下面的代码cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys*tf.log(prediction

demoscene·2017-01-09 15:43

语音的线性预测系数（Linear Prediction Coefficient，LPC）

线性预测技术很早（1967年）就已经被应用与语音处理领域，基本概念是：一个语音的采样值可以通过过去若干语音采样值的线性组合来逼近（最小均方误差），能够决定唯一的一组预测系数，而这个预测系数就是题目中的LPC，可以当作是该语音的一个特征。1.优势线性预测最重要的优势在于其可以较为精确的估计语音的参数，而这些极少的参数可以正确的表现语音信号的时域和频域特性。2.基本原理线性预测分析的基本原理是把信号用

Lebronze·2017-01-06 11:42

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