机器之心深度研学社每周干货:2017年第13周

本周分享包括UCB数据科学入门课程,强调推断、计算与实践结合;Apple AI主管探讨深度学习的未来方向,如增强记忆与常识能力;以及一个涵盖生成艺术的全面资源列表。

http://www.jiqizhixin.com/article/2571?from=groupmessage&isappinstalled=0


Synced 深度研学社 每周干货,每周五为大家推荐机器学习的入门教程、技术分析、以及资源分享。不多不少,每周进步一点点~

【入门教程】UCB 数据科学入门课程:The Foundations of Data Science

by Ani Adhikari, John DeNero

简介:这门 UCB 的数据科学入门课程将这一领域的三项内容相结合:推断思想、计算思想、以及现实关联。面对真实世界的庞大数据,如何才能通过分析,有效地看到现象的本质?课程包含了编程及推断统计的关键理念,此外还与真实数据紧密结合。

【技术分析】Apple’s AI Director: Here’s How to Supercharge Deep Learning

by Ruslan Salakhutdinov

简介:近日,苹果公司的 AI 主管 Ruslan Salakhutdinov 在 MIT Technology Review 的讲座中,阐述了他对于深度学习的展望。他认为,通过加强记忆、注意力、以及常识能力,深度神经网络将在现有的基础上产生更大的飞跃。且细看他怎么说。

链接:https://www.technologyreview.com/s/603912/apples-ai-director-heres-how-to-supercharge-deep-learning/

【资源分享】生成艺术相关资源超级大列表

简介:Github 用户 kosmos 是来自乌克兰的网页与艺术设计师,他在 Github 上分享了自己的生成艺术资源列表,其包含了视觉相关编程语言库、相关框架、软硬件、以及学习资源。他个人的工作网页也十分有趣,值得一看。

项目链接:https://github.com/kosmos/awesome-generative-art

相关资料:

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【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关究的科人员及工程技术人员,尤其适合究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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