摘要: 雖然ICLR 2018將公開評審改成了評審人和作者相互不知道雙方信息的雙盲評審,但論文的投稿者仍然可以通過其他公開渠道對其論文進行推廣。尤其對於大公司研究院來說,早早公開自己的論文能比盲審有額外加成,例如雷鋒網就注意到,就在上週五ICLR論文投遞截止後不久,NVIDIA在Blog上就發布了一篇通過生成對抗網絡(GAN)產生獨特面孔的新方法,這篇論文正是NVIDIA投遞到ICLR的論文之一。

摘要: 生成對抗網絡一直是非常美妙且高效的方法,自 14 年 Ian Goodfellow 等人提出第一個生成對抗網絡以來,各種變體和修正版如雨後春筍般出現,它們都有各自的特性和對應的優勢。本文介紹了主流的生成對抗網絡及其對應的 PyTorch 和 Keras 實現代碼,希望對各位讀者在 GAN 上的理解與實現有所幫助。

摘要: Google Finance no longer provides data for historical prices or financial statements, so we say goodbye to getSymbols.google() and getFinancials.google(). (#221) They are now defunct as of quantmod 0.4-13.

摘要: 創建一個爬蟲項目,以圖蟲網為例抓取裡面的圖片。在頂部菜單“發現” “標籤”裡面是對各種圖片的分類,點擊一個標籤,我們以此作為爬蟲入口,分析一下該頁面

摘要: In this second article on adversarial validation we get to the meat of the matter: what we can do when train and test sets differ. Will we be able to make a better validation set?

摘要: Many data science competitions suffer from a test set being markedly different from a training set (a violation of the “identically distributed” assumption). It is then difficult to make a representative validation set. We propose a method for selecting training examples most similar to test examples and using them as a validation set. The core of this idea is training a probabilistic classifier to distinguish train/test examples.

摘要: 我們在處理資料時,為了萃取資料的重要資訊常常會使用主成份分析,不過有時候卻難以解釋主成分分析的結果與成因。此篇教導了主成份分析的視覺化方法,可以有效地幫助我們了解並給予主成份分析背後的意義

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