在计算机视觉和自然语言处理中，在大规模数据集上预训练的系统已经很好地推广到了几个任务中。然而，在用于音频模式识别的大规模数据集上对预训练系统的研究有限。在本文中，我们提出了在大规模AudioSet数据集上训练的预训练音频神经网络（PANN）。这些PANN被转移到其他与音频相关的任务。我们研究了由各种卷积神经网络建模的PANN的性能和计算复杂性。我们提出了一种称为Wavegram-Logmel-CN

本文章主要介绍了一些优秀的Python第三方库，其中包括：从数据处理到人工智能；从web解析到网络空间等等Python库之数据分析​​​​​​​Python库之数据可视化​​​​​​​Python库之文本处理​​​​​​​Python库之机器学习​​​​​​​Python库之网络爬虫​​​​​​​Python库之web信息提取...

Ghost Net1. Introduction上图是由ResNet-50中的第一个残差块生成的某些中间特征图的可视化。从图中我们可以看出，这里面有很多特征图是具有高度相似性的（在图中分别用不同的颜色示意），换句话说，就是存在许多的冗余特征图。所以从另一个角度想，我们是不是可以利用一系列的线性变化，以很小的代价生成许多能从原始特征发掘所需信息的“幻影”特征图呢？这个便是整篇文章的核心思想。2. A

层次聚类1. 基本介绍层次聚类有聚合（自下而上）和分裂（自上而下）两种方式。聚合聚类开始将每个样本各自分到 个类:之后将相距最近的两类合井，建立一个新的类，重复此操作直到满足停止条件分裂聚类开始将所有样本分到一个类之后将己有类中相距最远的样本分到两个新的类，重复此操作直到满足停止条件2. 聚合聚类对于给定的样本集合，开始将每个样本分到一个类，然后按照一定规则，例如类间距离最小，将最满足规则条件的两