（learning）RuoYi 第30页

AI 训练框架：Pytorch TensorFLow MXNet Caffe ONNX PaddlePaddle

https://medium.com/jit-team/bridge-tools-for-machine-learning-frameworks-3eb68d6c6558

linzhiji·2024-01-03 00:29

模式识别与机器学习-概率图模型

概率图模型概率图模型三大基本问题表示推断学习有向概率图模型例子三种经典的图HMMViterbi算法谨以此博客作为复习期间的记录概率图模型三大基本问题概率图模型通常涉及三个基本问题，即表示（Representation）、推断（Inference）和学习（Learning

Kilig*·2024-01-02 20:35

DL-paper精读：Learning Filter Pruning Criterion

LearningFilterPruningCriteriaforDeepConvolutionalNeuralNetworksAccelerationhttps://openaccess.thecvf.com

星月野1·2024-01-02 19:51

讲解：Comp 2013、Java/C++、Software Maintenance、CS/pythonR|

Comp2013SoftwareMaintenanceCoursework1for2018MaintainableCodeReflectionPortfolioDeadline:5Nov,3pmSynopsis:Partofunderstandinghowtoimproveasasoftwaredeveloperislearninghowtoreflectonnewconceptsandonyou

pingnanrong·2024-01-02 16:06

re:Invent 2023大会揭秘计算创新秘密，适用于任何应用和任何地点

关键字:[AmazonWebServicesre:Invent2023,AmazonEC2,ComputeInnovation,MachineLearningModels,GenerativeAiModels

李白的好朋友·2024-01-02 15:16

很有趣的自创英语学习方法，第12天。

ThisismylittleexperimentofEnglishlearning.Iwillwritedown10sentenceseveryday.AndthenTranslatethemtoEnglish.Okay

努力变富·2024-01-02 12:48

PyTorch 节省显存技巧：Activation Checkpointing

checkpoint.html官方博客：https://medium.com/pytorch/how-activation-checkpointing-enables-scaling-up-training-deep-learning-models

kebijuelun·2024-01-02 10:27

pointNet训练预测自己的数据集Charles版本(一）

论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Qi_PointNet_Deep_Learning_CVPR_2017_paper.pdfhttps

竹叶青lvye·2024-01-02 09:10

你是如何看待“内卷”现象愈发严重的问题呢？

这种问题机器学习中就有过讨论，如果learningrate过小，就很容易跑到一个局部的最优解。然后整个系统卡死在这个点上，完全不能前进。

hemiao3000·2024-01-02 06:28

对于学习（Learning）的思考

本文首发于公众号“龙叔思维”。关注公众号，获取更多优质资源在学习和教学过程中有一些对于学习的思考，分享给大家，希望对大家有所启发。也算抛砖引玉，欢迎大家在留言区留言，发表自己的看法。1、学习很有必要性方仲永五岁书诗句，指物作诗立就，其文理皆有可观者。邑人奇之，稍稍宾客其父，或以钱币乞之。父利其然也，日扳仲永环谒于邑人，不使学。十二三令作诗，不能称前时之闻。又七年，“泯然众人矣。”方仲永天赋极高，但

LoongFong·2024-01-02 06:23

【OpenCV】Chapter2.图像的数值运算

例程,https://youcans.blog.csdn.net/article/details/125112487】程序仓库：https://github.com/zstar1003/OpenCV-Learning

zstar-_·2024-01-02 06:39

经典卷积神经网络-LeNet-5

经典卷积神经网络-LeNet-5一、背景介绍LeNet-5是YannLeCun等人在《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecogn》论文中提出的一个卷积神经网络

侯静川·2024-01-02 06:03

NLOS论文速览 WACV 2024 | Learning-based Spotlight Position Optimization for Non-Line-of-Sight Human Loca

R.X. NLOS·2024-01-02 05:15

机器学习的分类与经典算法

机器学习算法按照学习方式分类，可以分为有监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning

RainTicking·2024-01-02 02:31

【My learning experience】学习笔记（102）北京的三山五园

三山：是指香山，万寿山，玉泉山。五园：是指静宜园（香山）、静明园（玉泉山）、畅春园、圆明园、清漪园（颐和园）。为什么从辽金元明清都在海淀建园林呢？北京70%是山地，30%是平原，三面环山。因海淀有山有水，有地表河、有地下泉水、被连绵不断的山环抱；另外为了避暑和防疫，巩固王朝的统治。1、静宜园：五园中第一个打造的园林是香山的静宜园，是康熙帝一手打造的，当时叫香山行宫。后来乾隆改为静宜园。■静宜园名称

劼希·2024-01-02 02:56

2021-02-01 Kirkpatrick learning model.

一般在这个理论上再加一个ROI，投资回报率评估Kirkpatrick'slearningandtrainingevaluationtheoryDonaldLKirkpatrick'strainingevaluationmodel-thefourlevelsoflearningevaluation.ThefourlevelsofKirkpatrick'sevaluationmodelessentia

Lemon_MrC·2024-01-02 01:33

1.5 The Leaming Problem-Machine Leaming and other Fields|机器学习基石（林轩田）-学习笔记

文章原创,最近更新：2018-06-27学习链接:1.5TheLeamingProblem-MachineLeamingandotherFields1.MachineLearningandDataMining

努力奋斗的durian·2024-01-01 23:29

DeepLearningCourse-ChatGPT提示工程（一）- 提示工程基本原则

前言本文讲述ChatGpt一些提示准则，来帮助用户获取需要的一些结果，我们主要有两个关键原则来讲述如何编写提示来进行有效的提示工程。一、提示工程的两个基本原则？关于提示工程有两个基本的原则，第一个原则是编写清晰明确的指示，第二个原则是给模型思考的时间。下面将通过一些提示例子来讲解这两个最基本的原则。二、原则一编写清晰明确的指示策略1.使用分隔符清楚地指示输入的不同部分分隔符可以是任何清楚的标点符号

聊不出网名·2024-01-01 22:07

论文：VRKitchen: an Interactive 3D Virtual Environment for Task-oriented Learning

摘要介绍一个真正智能的Agent应该能够通过适应未知的环境来解决物理世界中大量复杂的任务，并通过规划长序列的动作来达到预期的目标，这仍然超出了现有机器模型的能力。这就产生了推进任务型学习研究的必要性。特别是，我们对以下三个面向任务的学习问题感兴趣。学习动态环境的视觉表现在动态环境中解决一个任务的过程中，同一对象的外观可能会因为动作的结果而发生剧烈的变化。为了捕捉对象外观的这种变化，需要智能体对环境

帅你一脸的臭宝·2024-01-01 22:07

使用iris数据集学习基础的机器学习分类任务

通过一个案例来理解机器学习的分类任务关于数据集的相关介绍大家可以观看下面的连接：iris数据集的介绍根据数据集的特征值来预测目标值即通过x来预测y相应的代码如下：#TrainingMachineLearningAlgorithmsforClassification

Algorithm_Engineer_·2024-01-01 18:18

【深度学习：Few-shot learning】理解深入小样本学习中的孪生网络

【深度学习：Few-shotlearning】理解深入小样本学习中的孪生网络深入理解孪生网络：架构、应用与未来展望小样本学习的诞生元学习小样本学习孪生网络的基本概念孪生网络的细节TripletLoss架构特点关键组件训练过程主要应用领域未来展望示例图片结论备注

jcfszxc·2024-01-01 17:30

【MS-CLIP】共享参数的ModalityShared CLIP (MS-CLIP) 架构

MS-CLIPPaper:LearningVisualRepresentationfromModality-SharedContrastiveLanguage-ImagePre-trainingAuthor

菜鸡不叫·2024-01-01 17:27

AI人工智能技术发现了拉斐尔名画背后的秘密：这幅画并非完全由大师本人完成

详细文章网址链接：DeeptransferlearningforvisualanalysisandattributionofpaintingsbyRaphael|HeritageScience|FullText

喜好儿aigc·2024-01-01 16:24

四类新工具，活用自然学习法（共享自然读书笔记）

时隔35年，有约瑟夫出了35周年升级版，增加流水学习法（flowinglearning）理论，将原来四种动物游戏更加结构化地呈现。注：流水学习法，取水到渠成之义（仅属个人理解）一

书玉2018·2024-01-01 15:16

用一个小游戏入门深度强化学习

今天我们来用深度强化学习算法deepQ-learning玩CartPole游戏。

不会停的蜗牛·2024-01-01 13:54

论文速看 Few-shot Image Generation via Cross-domain Correspondence

linkGithublink:link文章目录Few-shotImageGenerationviaCross-domainCorrespondenceAbstractThoughtsRelatedPapersFew-shotlearningDistancepreservari

Miao kristoff·2024-01-01 12:39

论文索引记录1

StyleGAN-NADA:CLIP-GuidedDomainAdaptationofImageGeneratorsTraininggeneratorswithlimiteddataTransferlearningInthetransfer-learningscenario

Miao kristoff·2024-01-01 12:39

论文速看 Few-shot Image Generation with ElasticWeight Consolidation

文章目录Few-shotImageGenerationwithElasticWeightConsolidationAbstractInductionThoughtsRelatedWorkFew-shotlearningContinuouslearn

Miao kristoff·2024-01-01 12:38

2019-01-17 人们为什么送礼而不送钱？ | 边际效应

Ithinkagoodwayistotrytoknowthebasicruleoflearningthatsubjectbeforewetakeactions.Likewhenwetrytolearningcoding

Curtain_d9d5·2024-01-01 12:56

图神经网络自监督学习工具箱 - JOAO

文章名称【ICML-2021】【TexasA&MUniversity/TheUniversityofTexasatAustin】GraphContrastiveLearningAutomated核心要点文章旨在解决现有

processor4d·2024-01-01 11:42

ML Design Pattern——Keyed Predictions

Intoday'sworldofmassivedatasetsandreal-timedecision-making,machinelearning(ML)systemsfaceuniquechallengesintermsofscalabilityandefficiency.Toaddressthesechallenges

卢延吉·2024-01-01 08:58

三单元视听说四单元精读

Part11，从本单元中我学到的最重要的理念（精读和视听说分别总结）精读:awesternemphasisondiscoverylearningtoencouragecreativitythetraditional

人文教育二班郭静·2024-01-01 08:29

python minimize_Python实现AI绘画大师

效果如下：1、图片卡通test_code文件夹中运行pythoncartoonize.py生成图片在cartoonized_images文件夹里'''SourcecodeforCVPR2020paper'LearningtoCartoonizeUsingWhite-BoxCartoonRepresentations'byXinru

weixin_39669133·2024-01-01 08:21

vue前端运行时出现RangeError: Maximum call stack size exceeded

宁波阿成·2024-01-01 08:14

MetaMT

前置学习：元学习，迁移学习，Few-shotlearning，life-longlearning等区别和联系，台大李宏毅https://blog.csdn.net/weixin_41684423/article

lude·2024-01-01 07:05

《计算机视觉：模型、学习和推理》中文版纠错

这个博客用于记录学习《ComputerVision:Models,Learning,andInference》中文版过程中发现的错误，持续更新。。。

Loras_·2024-01-01 05:47

【自然语言处理】【大模型】 ΨPO：一个理解人类偏好学习的统一理论框架

一个理解人类偏好学习的统一理论框架《AGeneralTheoreticalParadiamtoUnderstandLearningfromHumanPreferences》论文地址：https://arxiv.org

BQW_·2024-01-01 05:47

satellite-image-deep-learning，一个遥感深度学习方向的宝藏网站

DataAssassin·2024-01-01 05:41

论文笔记-Learning to Simulate Complex Physics with Graph Networks图网络模拟器

论文原文摘要在这里，我们提供了一个学习模拟的通用框架，并提供了一个单一模型的实现，该模型可在各种具有挑战性的物理领域（包括流体，刚性固体和可变形材料彼此相互作用）中产生最先进的性能。我们的框架（我们称为“基于图网络的模拟器”（GNS））表示带有粒子的物理系统的状态，表示为图中的节点，并通过学习的消息传递来计算动力学。我们的结果表明，我们的模型可以从训练期间包含数千个粒子状态的单一时间步长的预测，推

升不上三段的大鱼·2024-01-01 05:04

机器学习 Pytorch 教程

https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/在我们学习完机器学习、深度学习、卷积神经网络以及结构化机器学习项目等理论知识后

苏高峰·2024-01-01 05:18

【学习强化学习】三、Q learning和Sarsa算法

文章目录参考资料1.Q-table2.Model-freePrediction2.1Monte-CarloPolicyEvaluation2.1.1MC算法步骤2.1.2incrementalMCupdates2.1.3DifferencebetweenDPandMCforpolicyevaluation2.1.4AdvantagesofMCoverDP2.2TemporalDifference2

CHH3213·2024-01-01 04:22

强化学习之——Q-Learning(基础部分)

状态转移概率：从掌握到放弃前几篇介绍了基于马尔可夫决策的强化学习框架，我们发现解决的问题有一个特点，我们是知道环境运转的细节的，具体就是我们知道状态转移概率，也就是P(St+1∣St,at)P(S_{t+1}|S_t,a_t)P(St+1∣St,at)。对于蛇棋这个游戏，我们可以看到前方是上升梯子还是下降梯子，然后选择对应的投掷手法来接近或者避开，相当于站在上帝视角。但是现实情况下，很多时候我

无心留踪迹·2024-01-01 04:50

ruoyicloud 子项目引入swagger 出现 Failed to start bean ‘documentationPluginsBootstrapper

Failedtostartbean'documentationPluginsBootstrapper';nestedexceptionisjava.lang.NullPointerException问题的可能解决方案在启动类上添加注解@EnableCustomSwagger2即可这个注解在ruoyi-common-swagger

DubaiJun·2024-01-01 04:38

工智能基础知识总结--什么是CNN

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning

北航程序员小C·2024-01-01 02:58

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

第一门课-神经网络和深度学习（第二周-神经网络的编程基础）2.1二分类（BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数（误差函数）代价函数（成本函数）2.4梯度下降法2.8使用计算图求导数2.9逻辑回归中的梯度下降单个样本实例m个样本的梯度下降2.11向量化2.14向量化逻辑回归代码流程（非向量化）

卷卷0v0·2024-01-01 02:45

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第一周 - 深度学习引言（笔记+习题）

第一门课-神经网络和深度学习（第一周-深度学习引言）1.2什么是神经网络1.3神经网络的监督学习【概念习题】1.2什么是神经网络在预测房屋价格时，除了房屋的面积，其他的特征例如卧室的数量也会影响房屋的价格。邮政编码或许能作为一个特征，反映步行化程度，也可能体现出附近学校的水平有多好。在图上每一个画的小圆圈都可以是ReLU的一部分，或者其它非线性的函数。基于房屋面积和卧室数量，可以估算家庭人口；基于

卷卷0v0·2024-01-01 02:15

【论文阅读笔记】Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs - EMNLP 2019

知识图谱-->知识补全-->长尾问题-->元关系学习基于度量的方法基于优化的方法（本文）文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork2.1知识图谱嵌入2.2元学习（Meta-Learning

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【论文阅读笔记】One-Shot Relational Learning for Knowledge Graphs - EMNLP 2018

知识图谱-->知识补全-->长尾问题-->元关系学习基于度量的方法（本文）基于优化的方法文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork关系学习的嵌入模型小样本学习3Background3.1问题定义3.2One-Shot学习设置4Model4.1邻居编码器4.2匹配处理器4.3损失函数和训练5Experiments5.1数据集5.2实施细节5.3结果关于模型选择的备注5

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xiaoshun007～·2024-01-01 00:07

大模型训练过程概述

从该图可知大模型训练主要有4步：Pretraining—预训练阶段SupervisedFinetuning（SFT）—监督微调，也叫指令微调阶段RewardModeling—奖励模型训练阶段ReinforcementLearning

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