级联分类器训练

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

第二章：怎么样训练
weixin_39576066·2025-02-17 23:49

翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章 采用actor-critic方法的强化学习

本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。
idol_watch·2025-02-17 22:16

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。
IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差（Jtrain）：指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。
望云山190·2025-02-17 22:40

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。
望云山190·2025-02-17 22:05

机器学习相关基础

2.日常生活中的机器学习:①称为RGB(由红色，绿色，蓝色组成)，这种是欠拟合欠拟合和过拟合区别:•欠拟合（Underfitting）：模型在训练数据上表现不佳，无法很好地捕捉数据中的规律。通
星辰瑞云·2025-02-17 20:55

【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？

GRPO，一种新的强化学习方法，是DeepSeekR1使用到的训练方法。
FF-Studio·2025-02-17 20:19

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-17近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM
·2025-02-17 20:28

Audio-Visual Speech Enhancement（视听语音增强）领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析

一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合：中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模，结合知识蒸馏技术，在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识，从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果
AndrewHZ·2025-02-17 20:47

Aerospike

文章来源：拉勾教育Java高薪训练营第3期Aerospike介绍Aerospike（简称AS）是一个分布式，可扩展的键值存储的NoSQL数据库。
小的~~·2025-02-17 17:22

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单（假设特征之间相互独立），但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色，特别是在处理文本分类任务时。
Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

Flux【Lora模型】：效率太高了，超写实逼真黑悟空Flux Lora它来了

在大家热心谈论黑悟空的时候，AI绘画领域也不甘落后，结合最近火爆的AI绘画工具Flux,各路大神第一时间就训练出了Flux的loar版本，今天我们就来体验感受一下大神“AIGAME熊熊”推出的Flux版本的
AI绘画师-海绵·2025-02-17 15:59

递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维

RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。
糯米君_·2025-02-17 14:59

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
IT古董·2025-02-17 14:57

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例

的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练
闲人编程·2025-02-17 13:48

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

引言：在现代制造业中，电子元件和PCB（印刷电路板）是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查，这不仅效率低，而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高速和高精度的优势，成为了目标检测领域的佼佼者。本文
人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。
数行天下·2025-02-17 12:42

OpenWebUI，RAG+外部知识库+AI写文的开源应用

一般情况下，大模型依靠自身训练数据便能够完成的任务质量偏高，像翻译总结、格式转换之类，市面上所有的AI程序基本都能够满足这一点需求；但是需要结合外部资料/超长上文信息/实时信
m0_74824780·2025-02-17 12:39

【Vim Masterclass 笔记10】S06L23：Vim 核心操作训练之 —— 文本的搜索、查找与替换操作（第二部分）

文章目录S06L23Search,Find,andReplace-PartTwo1文本替换命令`:s/old/new/`2指定范围的文本替换3特例：路径的替换4文件行号的配置5要点总结（1）搜索当前行（SameLineSearching）（2）跨行搜索（Searching）（3）替换命令（SubstituteCommand）写在前面根据李笑来《自学是门手艺》的建议，梳理完知识要点后又对这章内容制作
安冬的码畜日常·2025-02-17 12:07

Rasa：开源的机器学习框架

分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors
Indra_ran·2025-02-17 10:23

国产GPU算力公司及产品

目前，中国有多家从事国产算力GPU研发与生产的企业，以下是一些代表性的公司及其相关产品概述：景嘉微：近期，景嘉微宣布成功研发了“景宏系列”AI算力产品，该系列面向AI训练、AI推理、科学计算等领域，支持
算力资源比较多·2025-02-17 10:22

【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【前缀和】2024E-分割数组的最大差值【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例输入输出说明解题思路代码pythonjavaC
闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:19

【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【排序】2024E-热点网站统计【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:19

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:18

【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【BFS】2024E-狼羊过河【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:18

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:48

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:47

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:47

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:47

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:46

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:46

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:46

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:46

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:45

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:15

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【位运算】2024E-分苹果【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读2024年8月29日（2024E卷）题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出示例二输入输出示例三输入输出说明解题思路题干阅读理解如何满足
闭着眼睛学算法·2025-02-17 09:15

机器学习：k均值

在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，较为经典的是聚类。
golemon.·2025-02-17 08:38

OpenCV：人脸检测与Haar级联分类器（十三）

一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征，其数学形式可扩展为四元组表示：特征定义：Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar
WHCIS·2025-02-17 08:35

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

文章目录一、前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1
计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者
计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数
计算机真好丸·2025-02-17 07:56

AI大模型的技术突破与传媒行业变革

2025年初，以DeepSeekR1为代表的模型在数学推理、代码生成等任务中表现超越国际头部产品，而训练成本仅为传统模型的几十分之一。
AIQL·2025-02-17 07:52

代码随想录算法训练营第一天：二分查找，移除元素，有序数组的平方

一.数组1.要点：数组下标都是从0开始的。数组内存空间的地址是连续的数组的元素是不能删的，只能覆盖。C++中二维数组在地址空间上是连续的。（java就不是了）二.二分查找二分查找有两种方法1.target在左闭右闭[left,right]while(lefttarget)target偏小，在left与middle的左侧，right要赋值为middle-1，left不用改变，因为当前这个nums[m
坚持不懈的猫喵·2025-02-17 07:22

代码随想录算法训练营第三天| 反转链表，设计链表，移除链表元素

206.反转链表-力扣（LeetCode）structListNode*reverseList(structListNode*head){typedefstructListNodeListNode;ListNode*tmp;ListNode*cur=head;ListNode*pre=NULL;while(cur){tmp=cur->next;cur->next=pre;pre=cur;cur=t
坚持不懈的猫喵·2025-02-17 05:42

代码随想录算法训练营第六天 | 242.有效的字母异位词、349. 两个数组的交集、202. 快乐数、1. 两数之和

代码随想录算法训练营第六天|242.有效的字母异位词、349.两个数组的交集、202.快乐数、1.两数之和第五天休息，就没写文章，hh感悟：今天的任务相对轻松一些。
虾饺爱下棋·2025-02-17 05:41

使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩

目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练（知识蒸馏）模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中，深
Echo_Wish·2025-02-17 04:34

DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决

DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者，代表了当前技术的前沿水准，在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
学无止尽5·2025-02-17 04:59

DeepSeek与ChatGPT的全面对比

在人工智能（AI）领域，生成式预训练模型（GPT）已成为推动技术革新的核心力量。OpenAI的ChatGPT自发布以来，凭借其卓越的自然语言处理能力，迅速占据市场主导地位。
测试者家园·2025-02-17 03:52

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。
景联文科技·2025-02-17 00:35
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