这个开源项目用Pytorch实现了17种强化学习算法

强化学习在过去的十年里取得了巨大的发展,如今已然是各大领域热捧的技术之一,今天,猿妹和大家推荐一个有关强化学习的开源项目。
这个开源项目是通过PyTorch实现了17种深度强化学习算法的教程和代码库,帮助大家在实践中理解深度RL算法。
完整的17个算法实现如下:

DeepQLearning(DQN)(Mnihetal.2013)
DQNwithFixedQTargets(Mnihetal.2

PageRank、最小生成树:ML开发者应该了解的五种图算法

在互联世界中,用户不能被视为独立的实体。他们之间存在一定的关系,我们有时希望在构建机器学习模型时考虑到这些关系。
在关系数据库中,我们无法在不同的行(用户)之间利用这种关系,但在图数据库中,这样做非常简单。
在这篇文章中,我们将讨论一些数据科学家应该了解的非常重要的图算法,以及如何使用Python实现它们。
连接组件

我们都知道聚类的工作机制,你可以将连接组件视为一种在关联/连接数据中查找集

想知道深度学习优化算法的原理?点我!快点我

深度学习是一个高度迭代的过程。必须尝试超参数的各种排列才能确定最佳组合。因此,在不影响成本的前提下,深度学习模式必须在更短的时间内进行训练。本文将解释深度学习中常用优化算法背后的数学原理。

优化算法
在算法f(x)中,优化算法可得到f(x)的最大值或最小值。在深度学习中,可通过优化代价函数J来训练神经网络。代价函数为:

代价函数J的值是预测值y’与实际值y之间损失L的均值。利用网络的权值

想让AI安全可靠,从了解算法的泛化能力开始

在新数据中,深度学习系统执行(泛化)能力如何?其性能如何?要想建立AI系统的信赖度和可靠性,必须估计算法的泛化能力。

我们能信任AI吗?AI是否会像人类酗酒一样毫无顾忌?一但AI启动,是否会毁灭世界?
统计学习理论意义何在?
AI系统必须安全可靠,一旦启动AI,算法才能按预期执行。确保AI算法性能良好是提高其采用度和信任度的必由之路[5]。
此外,决策人在欧盟委员会发布的《可信赖AI的伦理准

新手必看的Top10个机器学习算法 学会了你就是老手

总共有多少机器学习的模型?不知道,没人统计过,如果加上各种变体的话,那就更加多了去了。想到这个,你头大不大?那是不是所有都要去学,都要去了解呢?当然不是,不过,下面的这10个算法,如果你是新手的话,一定要去好好学学,搞懂了这些,其他的就是举一反三的事情了。
在机器学习中,有一个叫做“没有免费午餐”的定理。简而言之,它指出,没有一种算法对每一个问题都是最有效的,它尤其适用于监督学习(即预测建模)

从人工智能 (AI)发展应用看算法测试的测试策略

随着人工智能的发展与应用,AI测试逐渐进入到我们的视野,传统的功能测试策略对于算法测试而言,心有余而力不足,难以满足对人工智能(AI)的质量保障。

结合在人脸检测、检索算法上的测试探索、实践的过程,本文将从以下几个方面介绍人工智能(AI)算法测试策略。

算法测试集数据准备
算法功能测试
算法性能测试
算法效果测试(模型评估指标)
算法指标结果分析
算法测试报告

我们将算法测试测试流程中的

使用百度EasyDL在临床检验中实现对抗学习算法

  
EasyDL是百度为小型商业企业或个人提供的AI图像识别方案,具备简单、易于操作、快速形成图像识别类产品的优势。EasyDL让中小型企业及个人可以在很短的时间赋能AI特长,将图像识别投入到生产或者兴趣制作之中,它可作为一套极为优秀的技术解决方案的基石。
图像特征学习算法是从传统图像模式识别算法中衍生的新型算法,其算法原型借鉴于LeicaBiosystems的下属品牌Aperio系列软件I

Boosting和Bagging: 如何开发一个鲁棒的机器学习算法

导读
机器学习和数据科学需要的不仅仅是将数据放入python库中并利用得到的结果。数据科学家需要真正理解数据和数据背后的过程,才能实现一个成功的系统。这篇文章从Bootstraping开始介绍,让你听懂什么是Boosting,什么是Bagging。
机器学习和数据科学需要的不仅仅是将数据放入python库中并利用得到的结果。
数据科学家需要真正理解数据和数据背后的过程,才能实现一个成功的系统。

医生正在利用深度学习算法帮助患者治疗癌症

 
▲液体活检具有显著的成本效益,能够极大简化活组织检查的整体流程
根据维基百科的描述,最早的活检诊断源自十一世纪的一位阿拉伯医生之手。“活组织检查”biopsy这一术语中的bios意为生命,源自希腊语中的opsis,意为视觉。这种方法最初于十九世纪引入,从那时起,医学研究人员与从业者们先后开发出多种技术,从而对活体器官或组织进行检查,并通过进一步观察判断患者体征。以肠活检管为代表的各类现代器

机器学习算法在IDS中的应用

【51CTO.com快译】得益于近年来机器学习技术的飞速发展,人们正在将各种自动化且具有扩容预测能力的技术,运用到网络安全系统的加固上。
众所周知,网络安全的最常见风险来自入侵,其中包括:蛮力破解、拒绝服务、网络渗透等方面。而现如今,随着网络行为模式的改变,业界普遍认为单凭静态数据集的策略,是无法捕获流量的具体组成、并予以拦截的。因此我们有必要采用一种动态的方式,来检测和防御各种入侵。
也就