来自特征中的类型的隐式证据

是指通过观察和分析数据中的特征，推断出数据的类型或属性的证据。这种证据可以帮助我们理解数据的含义、结构和用途，从而更好地进行数据处理和分析。

在云计算领域中，来自特征中的类型的隐式证据可以应用于数据分类、数据预处理、数据挖掘等方面。通过分析数据的特征，我们可以推断出数据的类型，例如文本数据、图像数据、音频数据等，从而为后续的数据处理和分析提供指导。

在数据分类任务中，通过分析数据的特征，我们可以判断数据属于哪个类别，例如垃圾邮件分类、情感分析等。通过利用来自特征中的类型的隐式证据，我们可以提取出与不同类别相关的特征，从而实现自动分类。

在数据预处理中，来自特征中的类型的隐式证据可以帮助我们选择合适的数据处理方法。例如，对于文本数据，我们可以利用自然语言处理技术进行分词、词性标注等预处理操作；对于图像数据，我们可以利用图像处理算法进行降噪、边缘检测等预处理操作。

在数据挖掘中，来自特征中的类型的隐式证据可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律。通过分析数据的特征，我们可以选择合适的数据挖掘算法，并根据不同类型的数据进行相应的特征工程，从而提高挖掘结果的准确性和可解释性。

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数据分类和预处理：腾讯云自然语言处理（NLP）服务，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/nlp
数据挖掘：腾讯云数据挖掘与分析（DM&A）服务，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/dma

Image understanding with deep convolutional networks 直到2012年ImageNet大赛之前，卷积神经网络一直被主流机器视觉和机器学习社区所遗弃。2012年ImageNet大赛上卷积神经网络用来识别1000种分类的近100万张图片，错误率比之前大赛的最好成绩降低了近一半。基于卷积神经网络视觉系统的表现引起了大多数技术公司的注意，包括Google、Facebook、Microsoft、IBM、Yahoo！、Twitter 和Adobe等。许多公司包括NV

算法大佬看了流泪，为什么这么好的CTR预估总结之前没分享(上篇)

放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较

在辞旧迎新的时刻，大家都在忙着回顾过去一年的成绩（或者在灶台前含泪数锅），并对2019做着规划，当然也有不少朋友执行力和工作效率比较高，直接把2018年初制定的计划拷贝一下，就能在3秒钟内完成2019年计划的制定，在此表示祝贺。2018年从经济角度讲，对于所有人可能都是比较难过的一年，而对于自然语言处理领域来说，2018年无疑是个收获颇丰的年头，而诸多技术进展如果只能选择一项来讲的话，那么当之无愧的应该就是Bert模型了。在知乎上一篇介绍Bert的文章“从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史”里，我曾大言不惭地宣称如下两个个人判断：一个是Bert这种两阶段的模式（预训练+Finetuning）必将成为NLP领域研究和工业应用的流行方法；第二个是从NLP领域的特征抽取器角度来说，Transformer会逐步取代RNN成为最主流的的特征抽取器。关于特征抽取器方面的判断，上面文章限于篇幅，只是给了一个结论，并未给出具备诱惑力的说明，看过我文章的人都知道我不是一个随便下结论的人（那位正在补充下一句：“你随便起来不是……”的同学请住口，请不要泄露国家机密，你可以继续睡觉，吵到其它同学也没有关系，哈哈），但是为什么当时我会下这个结论呢？本文可以看做是上文的一个外传，会给出比较详实的证据来支撑之前给出的结论。

深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述（下）

【编者按】三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，最新的《Nature》杂志专门开辟了一个“人工智能 + 机器人”专题，发表多篇相关论文，其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文的下半部分，详细介绍了CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用，并对深度学习技术的未来发展进行展

近年来, 深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展, 这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型, 训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能, 能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案. 然而, 由于分布式的特征编码和越来越复杂的模型结构, 人们始终无法准确理解卷积神经网络模型内部知识表示, 以及促使其做出特定决策的潜在原因. 另一方面, 卷积神经网络模型在一些高风险领域的应用, 也要求对其决策原因进行充分了解, 方能获取用户信任. 因此, 卷积神经网络的可解释性问题逐渐受到关注. 研究人员针对性地提出了一系列用于理解和解释卷积神经网络的方法, 包括事后解释方法和构建自解释的模型等, 这些方法各有侧重和优势, 从多方面对卷积神经网络进行特征分析和决策解释. 表征可视化是其中一种重要的卷积神经网络可解释性方法, 能够对卷积神经网络所学特征及输入–输出之间的相关关系以视觉的方式呈现, 从而快速获取对卷积神经网络内部特征和决策的理解, 具有过程简单和效果直观的特点. 对近年来卷积神经网络表征可视化领域的相关文献进行了综合性回顾, 按照以下几个方面组织内容: 表征可视化研究的提起、相关概念及内容、可视化方法、可视化的效果评估及可视化的应用, 重点关注了表征可视化方法的分类及算法的具体过程. 最后是总结和对该领域仍存在的难点及未来研究趋势进行了展望.

快速而准确地回应他人的非语言信号(如他们的情感表达的能力)构成了社会适应的基石之一。社会情绪信号的快速动作倾向是否完全依赖于刺激诱发的决策前运动偏向，抑或是也可以参与目标导向的(决策)过程涉及动作选择之间的仲裁，这是有争议的。本研究中，研究人员使用漂移扩散模型(DDM)和脑电图(EEG)来研究威胁信号个体(愤怒或恐惧)对自发接近—回避决策的影响。研究发现，受试者更多地选择避开愤怒的人，而不是可怕的人，这种影响在情绪强烈的人身上表现得更强。扩散模型表明，这种选择模式是通过基于价值的证据积累过程来解释的，这表明行动选项之间存在着积极的竞争。研究人员发现，在运动开始之前(200ms)，额叶中段电极簇(来源于眼眶和腹内侧额叶皮质)的脑电活动在选择和未选择的选项之间存在差异。此外，在反馈决策的过程中，价值差异也对脑电信号进行了调制。综上所述，本研究结果支持了隐式目标导向机制在对社会情绪信号的接近—回避反应中重要的影响。

搜推实战-味道渐浓！

此处我们假设模型训练的大的框架已经固定，同时数据采样的方式也基本已经确定，接下来就是对模型结构进行深入的优化。关于模型结构的优化这块几乎是做不完的做不完的，从最新诸多论文结构来看，也可以划分为非常多块，此处仅仅列举下面三大模块的优化；

fMRI中自发性短暂脑网络交互的行为相关性

几十年来，大脑不同区域的自发波动功能磁共振成像(fMRI)信号如何与行为相关一直是一个悬而未决的问题。这些信号中的相关性，被称为功能连接，可以在几分钟的数据中求平均值，为个人提供一个稳定的功能网络体系结构的表示。然而，这些稳定的特征和行为特征之间的联系已经被证明是由个体解剖学差异所主导的。在此，我们利用核学习工具，提出了评估和比较时变功能连接、时均功能连接、大脑结构数据和非成像受试者行为特征之间关系的方法。我们将这些方法应用于人类连接体项目静息状态fMRI数据，以显示时变的fMRI功能连接，在几秒钟的时间尺度上检测到，与一些不受解剖学支配的行为特征有关。尽管时间平均的功能连接在个体间的fMRI信号变化中占最大比例，但我们发现，智力的某些方面只能用时间变化的功能连接来解释。随着时间变化的fMRI功能连通性与群体行为变异性有一种独特的关系，这一发现表明，它可能反映了稳定神经结构周围的瞬时神经元通信波动。

VAE 的前世今生：从最大似然估计到 EM 再到 VAE

变分自编码器（VAE）是当下最流行的生成模型系列之一，它可以被用来刻画数据的分布。经典的期望最大化（EM）算法旨在学习具有隐变量的模型。本质上，VAE 和 EM 都会迭代式地优化证据下界（ELBO），从而最大化观测数据的似然。本文旨在为 VAE 和 EM 提供一种统一的视角，让具有机器学习应用经验但缺乏统计学背景的读者最快地理解 EM 和 VAE。论文链接（已收录于AI open）：https://www.aminer.cn/pub/6180f4ee6750f8536d09ba5b 1 引言我们往往

编辑 | 绿萝基于参数化量子电路的机器学习算法是近期在嘈杂的量子计算机上应用的主要候选者。在这个方向上，已经引入和广泛研究了各种类型的量子机器学习模型。然而，我们对这些模型如何相互比较以及与经典模型进行比较的理解仍然有限。近日，来自奥地利因斯布鲁克大学的研究团队确定了一个建设性框架，该框架捕获所有基于参数化量子电路的标准模型：线性量子模型。研究人员展示了使用量子信息论中的工具如何将数据重新上传电路有效地映射到量子希尔伯特空间中线性模型的更简单图像中。此外，根据量子比特数和需要学习的数据量来分析这些模

放弃幻想，全面拥抱 Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较（上篇）

雷锋网 AI 科技评论按：本文的作者是张俊林老师，他是中国中文信息学会理事，中科院软件所博士，目前在新浪微博 AI Lab 担任资深算法专家。在此之前，张俊林老师曾在阿里巴巴任资深技术专家并负责新技术团队，也曾在百度和用友担任技术经理及技术总监等职务。同时他是技术书籍《这就是搜索引擎：核心技术详解》（该书荣获全国第十二届优秀图书奖）、《大数据日知录：架构与算法》的作者。本文首发于知乎（https://zhuanlan.zhihu.com/p/54743941），经作者许可，雷锋网 AI 科技评论进行转载。

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李飞飞、吴佳俊等人发布多感官物体数据集 OBJECTFOLDER 2.0。是否准备好从 ImageNet 时代走向 OBJECTFOLDER 时代？

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