(翻译整理自Dieleman的博客)
针对不同用户推荐合适的音乐是每个音乐类软件都希望实现的目标。本文从传统的协同过滤方法的优缺点说起,引出一套基于音频信号的音乐推荐算法,并在最后对实现的深度神经网络进行可视化剖析,理解模型的运行原理。
协同过滤是音乐推荐的一种基础方法,基本原理是通过历史使用数据来判断用户的喜好。举个例子,如果有两个用户听了大量相同的歌曲,那他们的兴趣应该是基本类似的。从歌曲角度来讲,如果两首歌被同一组人群听过的话,那…
这里是开源项目地址
接触室内定位还是在研究室的那段时间里,那个时候机器学习和人工智能还不像现在这么火,SVM和神经网络还处在平级的阶段。最近又偶然看到whereami,希望通过源码让自己重新看看室内定位这个领域。
先看看whereami的效果如何。首先你需要一台笔记本,之前我的研究基本都是在Android设备上进行的,原因是移动比较方便,iOS其实也是可以的,但必须越狱才能使用到Wifi的框架。
生成对抗网络GAN是由蒙特利尔大学Ian Goodfellow教授和他的学生在2014年提出的机器学习架构。
要全面理解生成对抗网络,首先要理解的概念是监督式学习和非监督式学习。监督式学习是指基于大量带有标签的训练集与测试集的机器学习过程,比如监督式图片分类器需要一系列图片和对应的标签(“猫”,“狗”…),而非监督式学习则不需要这么多额外的工作,它们可以自己从错误中进行学习,并降低未来出错的概率。监督式学习的缺点就是需要大量标签样本,这非常耗时耗力。非监督式学习虽然没有这个问题,但准确率往往更低。自然而然地希望能够通过提升非监督式学习的性能,从而减少对监督式学习的依赖。GA…
This is an Alfred Workflow for Github Trending. Download here
(1) It includes some default language “all language” “swift” “objc” “java” “python” . You can check it in the workflow.
AI技术越来越接近人们的生活,如果说AlphaGo只是陪你玩玩游戏的大师,那这次让大家轰动的作品拍卖似乎在挑战人类对于艺术的创作与审美。2018年10月,由法国艺术创作团队Obvious使用G…
“设计思维”:一部分思想开放的设计者、一些有想法的工程师和喜欢尝试的用户一起发展和试验了非常粗略的样品,发现其缺陷并快速返工,还有在开发过程中进行商业分析。
它是一种有助于发现未被满足的需求和机会,并创造新的解决方案的方法。
运用设计师感性的手段来满足人们需求,技术上可实现,通过可行的商业战略可将其结果转化为消费者价值观及市场机会。
DataShot[1]是一整套自动生成可视化信息简报的方法,输入信息为表格数据,输出则是美观的信息简报(FactSheet)。研究者在前期调研了245个获奖的信息简报作品和其中相应793个可视化设计元素,从全局和局部的层面进行整理与统计,将其…
楚乔传社交网络分析
电视剧《楚乔传》收视率火爆,这部改编自文学IP的作品从一开始就已经受到了大众的关注和资本的加持。原著小说《11处特工皇妃》从09年开始连载,已经拥有了4个亿的阅读量。本文使用楚乔传的原著小说, 利用社交网络算法对其中出现的所有配角人物进行分析。让我们来看看计算机眼中的楚乔传究竟是个什么样子。
每一句话去除停顿词后的表示为:
针对于我们的带标签训练集(量越多越好),我们可以近似计算一下参数:
最终的贝叶斯计算公式如下,默认每个单词的出现都相互独立: