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jahcoo
注册：2008-04-23 05:59:32
从八品上:承奉郎|御武(侮)校尉
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家园
「科里奥利加速度错觉」了解一下！ 导致重庆大巴坠江。脑残乘客辱骂殴打司机，司机跟她争执中，多次扭头转身，产生科里奥利加速度错觉，误以为车辆在右转，于是急打左方向，酿成惨剧。 科里奥利加速度错觉是什么？就是当你的身体在顺时针旋转（每秒转60°），头部却又迅速从右往左急速转动60°角 ...
刚才发帖谈了一下卷积的具体问题，属于想到哪里说到哪里，写得太乱，整理一下思路具体讨论一下陈王提出的一些问题吧。 [QUOTE]现在的DeepLearning， 一层层卷积， 对应的生理逻辑是什么？ 我猜测是基于神经细胞内部的化学反应，是天然的卷积，但没有看到系统的文献阐述。[/Q ...
作为一个目前主要从事深度学习研究的从业者，同时又是一个两岁小孩儿的父亲，白天教机器，晚上教小孩儿，这真的是一种非常奇妙的体验，从个人的感受上，真的是佩服深度学习设计的精妙和完美，使得教机器和教小孩儿的体验非常之类似 目前的深度学习方面的否定之否定，当然有大量的研究人员走的是修改程 ...
统计贝叶斯方法能够统领机器学习这么多年，绝对不是毫无缘由的，统计学与人类决策必然存在天然联系，不仅仅在于统计学在很多时候能够给出类似的正确决策，而且人类的错误决策，例如短视、浅视、经验主义等，也可以从统计学上找到对应的问题 “多层神经网络+贝叶斯方法”的路子问题不大，但是离真正的 ...
没想到陈王也有兴趣研究机器学习 我觉得卷积对应的不是生理逻辑，而是对应“聚团、聚类”的自然现象，也就是马哲里的一个基本假设“事物联系的普遍性”；而动物包括人的大脑为了能够处理这样的自然现象，因此会自发产生你所说的“天然的卷积”的类似结构 Deep Learning深度学习是在AN ...
[QUOTE]我就知道ANNs,其余的名字不写全称我真不知道。[/QUOTE] 您不是从事机器学习工作的吧，可能是工作中要用到ANN相关的工具，挑几个我觉得比较有价值的问题说吧 SVM全称是Support Vector Machines，支持向量机，理论依据是large-marg ...
我觉得左右互搏能够提高狗狗的能力，能够创新，不会局限于人类棋谱并不存在太大的问题 看你前面的文章，兄弟应该也挺关心深度学习的unsupervised learning吧。其实深度学习用于supervised learning也就是这两三年的事，深度学习是从unsupervised ...
找来看了一下，大致有这么一些感受 首先，自动驾驶和阿尔法狗有一个很大的不同点，设计者对自动驾驶的算法控制能力比阿尔法狗中要强得多。在阿尔法狗中，是以深度学习的选位和胜率判断为主，然后MCTS主要是用来实现利用深度学习进行后手预测的工具；而在自动驾驶中，深度学习只是作为一种特殊的传 ...
小李的胜利首先是明确证明了一件事，狗狗在领先状态下（至少是在它认为的领先状态下）下出的臭棋就是臭棋，不是人类还理解不了的妙招；另外还证明了一件事，狗狗对胜率的判定存在偏差或者错误，如果说在78步后狗狗觉得胜率有70%还不能证明这一点的话，到第87步才陡降至40%以下就能确认了。这 ...
非常可喜的是，通过几天的比赛，深度学习出现在公众的视野中，正在听新浪的直播，比起前面几天，嘉宾的说法越来越靠谱，不再像刚开始的时候让专业里的人听起来觉得是在瞎扯了 深度学习目前在理论上处于一种比较尴尬的状态，由于缺乏理论基础，目前研究者的工作主要都集中在查缺补漏上面，对于深度学习 ...
狗狗的胜利和失败，至少从机器学习的理论上来看，都是能解释得通的，并不超出常理 如果说放水故意输还是能操纵的，因为可以压缩MCTS的搜索空间强迫狗狗犯错，但是从狗狗应手的时间上看还是比较均匀的，可能性不大（如果硬要说谷歌可以用sleep()来拖延时间，好吧你赢了。。。） 但是要说可 ...
这其实就是shallow和deep的区别，说说我个人的浅见吧，欢迎狠狠地拍砖 半路出家，没搞过ANN，就从SVM的角度来说吧，目前我们基本上可以认为，不管是ANN也好，SVM也好，Boosting也好，都是传统的shallow方法，具体做法可能不一样，但是效果都差不多 我们的目的 ...
但我确实写过深度学习的code。。。 我是半路出家搞深度学习的，原来搞的是SVM方向，不是做NN的 至少从我的理解，一个深度学习的forward过程，就像我说的conv层、fc层就是y=<w,x>+b，ReLU层就是y=max{x,0}，就是这些层的堆叠，简单函数的复合函数表达了 ...
我对历史了解不深，有些概念事实而非，欢迎拍砖 欧洲从中世纪开始到文艺复兴是实行宗教统治，而从文艺复兴到工业革命则是封建社会。中国春秋战国时期是（分封制）封建社会，而之后则是集权帝制。 如果确实是因为制度的关系，也就是说是和利益分配方式相关的话，这个问题的分析还是很复杂 ...