Chen Quan

AI、DeepLearning、MachineLearning

AlexNet论文翻译和解读

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet L...

Posted by Chen Quan on June 3, 2018

将Keras作为tensorflow的精简接口

本文地址：https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html 本文作者：Francois Chollet 在tensorflow中调用Keras层让我们以一个简单的例子开始：MNIST数字分类。我们将以Keras的全连接层堆叠构造一个TensorFlo...

Posted by Chen Quan on June 2, 2018

Optimizing

一、Gradient-Descent（梯度下降算法）梯度下降算法是目前执行机器学习优化任务最好的算法之一，也是在优化神经网络（深度学习）经常会用到的算法。在众多的深度学习框架中都内置了大量的梯度下降算法，例如：TensorFlow、PyTorch、Caffe/Caffe2、Kreas。通过梯度下降算法是一种最小化目标函数（通常为优化任务中的loss函数）\(J（\theta)\)的一...

Posted by Chen Quan on April 23, 2018

拉格朗日乘子与KTT条件

拉格朗日乘子与KTT条件用简易的语言介绍两者的原理以及证明，本人非科班出身，有误请指正，联系方式：Zero@OSAI.Club 1.原始问题假设\(f(x)\),\(c_i(x)\),\(h_j(x)\)是定义在\(R^n\)上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再做解释），\(f(x)\)为我们优化的目标函数，\(c_i(x)\),\(h_j(x)\)，为约束条件。...

Posted by Chen Quan on January 21, 2018

超全的-Linux-机器的渗透测试命令备忘表

如下是一份 Linux 机器的渗透测试备忘录，是在后期开发期间或者执行命令注入等操作时的一些典型命令，设计为测试人员进行本地枚举检查之用。此外，你还可以从这儿（https://gbhackers.com/category/pentesting/）阅读到许多关于渗透测试的文章。命令描述 netsta...

Posted by Chen Quan on January 19, 2018

训练集、开发集和测试集数据划分以及机器学习参数调整

1.如何选择训练集、开发集和测试集数据？ a.一般需要将样本分成独立的三部分训练集（train set），开发集（develop set）和测试集（test set）。其中训练集用来估计模型，开发集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。一个典型的划分是训练集占总样本的50％，而其它各占25％，三部分都是从样本中随机抽取。 b.在大数据时代...

Posted by Chen Quan on January 19, 2018

成为一名机器学习算法工程师，你需要这些必备技能

作者张相於责编何永灿成为一名合格的开发工程师不是一件简单的事情，需要掌握从开发到调试到优化等一系列能力，这些能力中的每一项掌握起来都需要足够的努力和经验。而要成为一名合格的机器学习算法工程师（以下简称算法工程师）更是难上加难，因为在掌握工程师的通用技能以外，...

Posted by Chen Quan on January 19, 2018

如何成为自然语言处理工程师

作者兰红云责编何永灿自然语言处理和大部分的机器学习或者人工智能领域的技术一样，是一个涉及到多个技能、技术和领域的综合体。所以自然语言处理工程师会有各种各样的背景，大部分都是在工作中自学或者是跟着项目一起学习的，这其中也不乏很多有科班背景的专业人才，因为技术的...

Posted by Chen Quan on January 19, 2018

2017年感谢

Posted by Chen Quan on January 19, 2018

远程协同的当下与未来

Remote 远程工作的关键是：独处以进行深度地思考。一家熟悉并且善于使用远程办公的公司，甚至不需要固定的上班时间。这点对于从事创造性相关工作的人们来说是非常重要的。我们真正需要关心的是所完成工作的质量，而不是完成这些工作的地点或者时间段。远程办公的代价：想讨论时，身边没有同事可以与你头脑风暴，或者争论。没有硬性的规章制度和监督，每个实行远程办公的同事，都需要有...

Posted by Chen Quan on January 18, 2018