scy的技术博客

RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个...

 什么是PCA？   在数据挖掘或者图像处理等领域经常会用到主成分分析，这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了，但是数据的主要信息还能保留下来，并且，这些变换后的维两两不相关！至于为什么？那就接着往下看。在本文中，将会很详细的解答这些问题：PCA、SVD、特征值、奇异值、特征向量这些关键词是怎么联系到一起的？又是如何在一个矩阵上体现出来？它们如何决定着一个矩阵的性质？能不能用一种直观又容易理解的方式描述出来？ 数据降维 &nb...

一、引言 在日常生活中，人的言语是具有丰富的表现力的，人在交际中喜欢使用不同的语调和风格表达潜在的情感信息。在当前人工只能技术迅猛发展的时代下，无论是智能问答机器人，还是智能医疗看护系统等交互场景都需要机器具备“察言观色”的能力。如果在广泛的人机交互中能够正确地理解用户的情感变化将大大有助于提升交互的体验，为人们提供更好的服务。 相同的情感言语信息中共享了相似的声学特点的同时，还掺杂着差异较大的说话人的个体风格。因此一个成熟的言语情感识别系统需要训练得到一个泛化性能好而且鲁棒的语义表

摘要 本文采用高级视觉模型来描述灵长类视觉系统中的信息传递和连接。信息链接方案，如状态相关模块化和时间同步，被视为视觉系统使用期望组合信息的方法，以填充缺失信息和删除不需要的信息。研究了使用基于生理学理论模型的链接方法结合当前图像处理技术进行模式识别的可能性。这些图像处理技术是变换，例如（但不限于）小波滤波器、命中或未命中滤波器、形态滤波器和高斯差分滤波器。选择这些特殊的过滤器是因为它们模拟灵长类视觉系统中执行的...

前言 神经网络的可解释性一直是一个很有趣也很有用的东西。很多情况下大家都把神经网络作为一个黑箱来用，而近年来也有越来越多的工作希望能够探索神经网络到底学习到了什么，比如利用deconvolution进行可视化，周博磊去年的Learning Deep Features for D...