LEARNING 第16页

学习是创造但不是消耗

今天上了美国AL（AccleratedLearning）加速学习法工作坊第一天，很高兴透过好朋友Marcy老师介绍，来上了Melaine老师的课程。

郭立中Jack·2024-01-22 13:09

2020-07-09

读懂一本书——樊登阅读法》+#书写人生成长会#1.今天读了《读懂一本书——樊登阅读法》第3.4章第3章讲两个内容，一，大家对读书的误解;二，怎么选择一本好书5个误区：1.读书没有用，不断发展的社会，keeplearning

刘真成长日记·2024-01-22 11:39

数据集笔记：UJIIndoorLoc

1数据集介绍UJIIndoorLoc-UCIMachineLearningRepositoryUJIIndoorLoc是一个多建筑多楼层的室内定位数据库，用于测试依赖于WLAN/WiFi指纹的室内定位系统

UQI-LIUWJ·2024-01-22 10:53

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值如下图，蓝色曲线表示mini-batch梯度下降，绿色曲线表示采用学习率衰减的梯度下降学习率衰减的实现1epoch=遍历数据1次是学习率衰减的超参数，是初始学习率，是遍历次数其他衰减方案是初始学

蹲家宅宅·2024-01-22 10:12

Language Agents with Reinforcement Learning for Strategic Play in the Werewolf Game

LanguageAgentswithReinforcementLearningforStrategicPlayintheWerewolfGame马上写，先占个位置111

陈超帅·2024-01-22 10:31

Deep learning–based MR‐to‐CT synthesis: The influence of varying gradient echo–based MR images as...

2020年运用分割网络做的图像生成，网络：3D-UNet已配准的数据进行实验该实验对输入数据进行配置，从中发现不同配置下的输入数据对实验产生的影响，从而探究影响生成结果的参数。数据：采集人和犬骨盆区域的MR和CT扫描，使用非刚性配准进行配对。数据是配准以后且配对的。数据十分难获取。数据：17个犬类+23个人类实验数据。人类数据：27个病人前列腺癌评估标准：峰值SNR，平均绝对误差和平均误差来重建H

22f9d17d554d·2024-01-22 10:25

【博士每天一篇论文-技术综述】Machine Learning With Echo State Networks 一篇系统讲解ESN知识的五星文章

阅读时间：2023-11-211介绍年份：2020作者：徐元超，曼尼托巴大学期刊：无引用量：无这篇文章是一篇技术报告，从递归神经网络（RNNs）引入到回声状态网络（ESNs）。说明了RNNs的局限性，并引入了储层计算和ESN的概念。非常系统详细的介绍了ESN的数学模型、属性（echostateproperty）、意义、训练方法、深度ESN的以、ESN的应用和局限性、以及未来的研究方向。2创新点这篇

Better Bench·2024-01-22 09:00

尚硅谷2020最新版宋红康JVM教程-16-垃圾回收相关概念

转载：https://www.bilibili.com/video/BV1PJ411n7xZ参考：https://gitee.com/moxi159753/LearningNotes/tree/master

亚索@哈塞给·2024-01-22 09:12

JVM教程-16-垃圾回收相关概念

转载：https://www.bilibili.com/video/BV1PJ411n7xZ参考：https://gitee.com/moxi159753/LearningNotes/tree/master

zgcadmin·2024-01-22 09:41

TensorFlow for Beginners

TensorFlowforBeginnersimageGetyourhandsonthelatestandeasiestTensorFlowcourse.Devicesaregettingsmarterthankstomachinelearningandartificialintelligence

寺院的研究僧·2024-01-22 09:59

机器学习实战学习记录（github）

机器学习实战学习记录（github）可见我的github：https://github.com/monkeyhlj/machine_learning_bymyself刚刚建好，后面的学习记录会一直在这个仓库里面更新

monkeyhlj·2024-01-22 07:00

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 04.基于 XAI 的强化学习方法，用于社交物联网内容的文本摘要

总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言XAI-BasedReinforcementLearningApproachforTextSummarizatio

yuyuyu_xxx·2024-01-22 07:57

译文《Learning to Drive in a Day》

摘要——我们展示了深度强化学习在自动驾驶中的首次应用。从随机初始化的参数中，我们的模型能够使用单个单眼图像作为输入，在少数训练集中学习车道跟随策略。我们提供一个通用且易于获得的奖励：车辆在没有安全驾驶员控制的情况下行驶的距离。我们使用一种连续的、无模型的深度强化学习算法，所有的探索和优化都在车辆上进行。这证明了自动驾驶的一个新框架，它摆脱了对定义的逻辑规则、映射和直接监督的依赖。我们讨论了将这种方

qq_16740151·2024-01-22 06:34

论文精读--ResNet

论文撑起计算机视觉半边天的ResNet【论文精读】_哔哩哔哩_bilibiliAbstractDeeperneuralnetworksaremoredifficulttotrain.Wepresentaresiduallearningframeworktoeasethetrainingofnetworksthataresubstantiallydeeperthanthoseusedpr

__如果·2024-01-22 05:29

监督学习、半监督学习、无监督学习三者的本质区别是什么，代表算法有哪些？

以下是它们的基本概念和代表性算法：监督学习（SupervisedLearning）：本质区别：在监督学习中，算法接收带有标签的训练数据，学习输入与输出之间的映射关系。目标是通过学习从输入到输出的映射

神笔馬良·2024-01-22 04:09

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L4-Prompt-learning & Delta-learning

Prompt-LearningandDelta-Tunning背景和概览但是从T5开始，大模型越来越大了。微调很难了。

N刻后告诉你·2024-01-22 04:36

Linux：使用for+find查找文件并cp到其他目录，文件名带有空格

二、实现过程命令1forfilepathin`find/d/LearningMaterials/数学/数学/高中/一数/偏基础（基础+中档版）/基础篇2.0电子版/-name*无答案*`;docp$filepath

生产队队长·2024-01-22 03:08

U4+U3复盘

Part11，从本单元中我学到的最重要的理念视听说：Loveyourneighbors精读：Waysoflearning2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词视听说：communal共用的;

张宁静·2024-01-22 02:16

Kaggle之旅3

PredictsurvivalontheTitanicandgetfamiliarwithMLbasics二、开始1.基础知识构造随机森林的4个步骤2.结合教程继续总结前言今天继续Kaggle之旅，尝试Titanic-MachineLearningfromDisaster

旻璿gg·2024-01-22 01:45

no.3-10/31/2018

image.png在github找了deeplearning的matlab源码来看（该源码比较知名）。目前看了一下CNN方面的，主要是因为也学习了

红豆汤来两大碗·2024-01-22 00:30

多分类综述笔记

多标签分类问题概况及医学影像分类的思考最近在做眼底图像的多标签分类，读了一下武大的刘威威老师的综述TheEmergingTrendsofMulti-LabelLearning[1]，自己也看了一点医学影像分类和自然图像多标签分类的文章

一只白海豹·2024-01-21 23:48

因果推断推荐系统工具箱 - ULTR-CP（三）

文章名称【WSDM-2021】【JilinUniversity-JD】UnbiasedLearningtoRankinFeedsRecommendation核心要点前两节，我们完整的描述了，作者提出的ULTR-CP

processor4d·2024-01-21 22:05

人工智能应用研究快讯 2021-09-21

CLeslie,JLundin,GTourassiNatureReviewsCancer,2021ABSTACT:Standfirst|Artificialintelligenceandmachinelearningtechniquesarebreakingint

峰谷皆平·2024-01-21 21:32

联邦学习框架：FedAdapt: Adaptive Offloading for IoT Devices in Federated Learning 框架的部署实现

目录虚拟机的安装简化版（三台）环境配置安装Anaconda创建环境安装pytorch关闭防火墙代码代码下载数据集下载代码修改上传到虚拟机虚拟机测试修改虚拟机的主机名运行FedAdapt是一个全面的物联网边缘环境的框架，克服了加速联合学习资源有限的设备上的挑战，减少散兵游勇所产生的物联网设备的计算异质性和适应不同的设备和边缘服务器之间的网络带宽的影响。虚拟机的安装简化版（三台）三台centos7虚拟

我要成果·2024-01-21 19:15

【LWE问题简介】

文章目录解线性方程组问题LWE问题搜索LWE问题判定LWE问题两个LWE问题之间的规约LWE问题的复杂性结论平均情况下的复杂性结论其他版本的LWE问题其他信息论文索引容错学习(learningwitherrors

:)#·2024-01-21 18:14

基于格密码的LWE问题

LWELWE问题，LearningWithErrors，带有安全性证明的第一个版本是由OdedRegev在2005年提出，Kawachi等给出了效率的改进，接着一些效率方面非常重要的改进由Peikert

无名函数·2024-01-21 18:42

论文笔记|Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting

ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting论文地址一、摘要这篇文章是来自香港科技大学的团队，这个团队有和香港观测站合作

缸里有绿粥·2024-01-21 16:49

论文阅读“Cluster Analysis with Deep Embeddings and Contrastive Learning”

SundareswaranR,Herrera-GerenaJ,JustJ,etal.ClusterAnalysiswithDeepEmbeddingsandContrastiveLearning[J].

掉了西红柿皮_Kee·2024-01-21 15:50

XGBoost在时间序列分析中的高级应用

金融数据预测2.2销售预测2.3能源消耗预测2.4网络流量分析2.5医疗时间序列分析3.实际应用场景3.1一个简单的例子3.2广告领域的demo4.时间序列预测中的XGBoost参数调优4.1学习率（LearningRate

theskylife·2024-01-21 15:51

我会记得大雨磅礴，没有伞的日子

Itisnotlovethataffectslearning,butsecretloveandbrokenhearted.二、温柔的人听着温柔的歌，喜欢一个浪费温柔的人。

摘到月亮了吗·2024-01-21 15:11

Python入门之机器学习（非常详细）篇幅拉满，一般人看不完！

机器学习其实就是想让计算机像人一样思考而研发出的计算机理论，目前常用的机器学习有以下几种算法：监督学习supervisedlearning;非监督学习unsupervisedlearning;半监督学习

码农必胜客·2024-01-21 13:33

5.2 基于深度学习和先验状态的实时指纹室内定位

文献来源NabatiM,GhorashiSA.Areal-timefingerprint-basedindoorpositioningusingdeeplearningandprecedingstates

weixin_42963026·2024-01-21 13:20

LSTM时间序列预测

可以点击查看链接查看清风老师视频讲解：【1】演示：基于LSTM深度学习网络预测时间序列（MATLAB工具箱）_哔哩哔哩_bilibili%ForecastoftimeseriesbasedonLSTMdeeplearningnetwork

Wolves_YY·2024-01-21 12:18

天柱美景，传递天柱精神 | 2022年天柱山世界地质公园科普志愿者训练营实录（一）

森林拓展基地志愿者们在上午抵达天柱山中德合作森林教育拓展基地，基地位于安徽省潜山市天柱山风景区内，建成于2017年，该基地旨在总结欧美森林教育经验，连接德国在华教育专家，引进了德国森林教育体系，并创立了TST（TotalSensotylearning

泗四坊方·2024-01-21 11:19

Python入门实战：人工智能应用开发

其能够帮助我们对文本信息进行自动分类、抽取关键词、生成摘要、情感分析等多种自然语言处理任务，这些都离不开深度学习（DeepLearning）的最新技术。

Python人工智能大数据·2024-01-21 11:18

DAY11--learning english

一、积累1.solitary2.maintenance3.grant4.hostage5.estimate6.critical7.shrink8.substance9.tamper10.capture11.designate12.absent13.detect14.disguise15.dental16.hostile17.resignation18.cemetery19.fiction20.br

Alphamilk·2024-01-21 10:19

DAY12--learning English

一、积累1.superstition2.intersectionIfyouareinanintersectionandheardsirenofanemergencyvehicle.youshould.当你身处于道路交界处并且听到应急车辆的鸣笛声，你应该.3.luxuriousJapan's$3000Mostluxurioussleepertrain.花费3000美元在日本的极致奢华的睡眠火车4.c

Alphamilk·2024-01-21 10:19

DAY10--learning english

一、积累1.rubber2.drizzle3.epic4.decent5.resist6.leash7.genre8.provokethought-provoking发人深省的9.specific10.resort11.foster12.destructive13.scenario14.discount15.cultivate16.inherent17.align18.aesthetic19.sw

Alphamilk·2024-01-21 10:48

DAY13--learning English

一、积累1.jogRidingrollercoasterisevenlikeadailyjogforthisman,对这个男人来说坐过山车甚至就像每天散步一样轻松.2.admissionAdmissiontoguilt.承认有罪3.summonIlovetheguyhe'sliterallysummonKarpovintomaterialplane.我喜欢这家伙他真的把卡尔波夫召唤到了物质层面。4

Alphamilk·2024-01-21 10:47

格密码基础：详解LWE问题

LWE问题的两个版本3.1searchLWE问题3.2decisionLWE问题四.LWE的性质4.1误差e的重要性4.2矩阵形式4.3LWE与BDD问题4.4LWE与隐藏超平面问题五.推荐文献一.介绍LearningWithErrors

唠嗑！·2024-01-21 08:22

（3）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-线性回归与逻辑回归

目录一、LinearRegression线性回归应用应用案例（一）——自定义数据（Customdata）1、下载安装sklearn库2、导入库函数3、加载数据集4、创建线性回归对象5、模型训练6、预测结果7、绘制模型图像8、应用模型进行预测9、评估指标应用案例（二）——Age,Weight,Height,BMIAnalysisStep1：加载函数库Step2：获取数据（GetData）Step3：

代码骑士·2024-01-21 07:05

【机器学习】强化学习（四）-时序差分学习

四、时序差分算法（TemporalDifferenceLearning,TD学习）4.1时序差分（0）4.2Sarsa算法4.3Q学习（Q-learning）4.4Sarsa和Q-learning有什么区别

十年一梦实验室·2024-01-21 06:40

机器学习之聚类-2D数据类别划分

无监督学习（UnsupervisedLearning）机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练示例，自动对输入的数据进行分类或分群。

小旺不正经·2024-01-21 06:08

论文笔记：基于CLIP引导学习的多模式假新闻检测

整理了ICME2023MultimodalFakeNewsDetectionviaCLIP-GuidedLearning）论文的阅读笔记背景模型实验背景对于我们这一代人来说，在线社交网络在很大程度上取代了以报纸和杂志为代表的传统信息交流方式

图学习的小张·2024-01-21 05:55

2020-03-02

原文：TheGuidetoLearningReactHooks作者：EricBishard第一章：关于ReactHooks它发布于2018年10月份的16.7.0-alpha.0测试版本中，当时Facebook

前端记事本_9242·2024-01-21 04:59

GBDT分类实战完全总结（一）

模块中集成了GradientBoostingClassifier的类，参数包括：classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(loss=’deviance’,learning_rate

Lilian1002·2024-01-21 02:46

【Backbone】Vim（Vision Mamba）架构学习笔记

1学习资料论文：《VisionMamba:EfficientVisualRepresentationLearningwithBidirectionalStateSpaceModel》阅读资料【博文】《入局

songyuc·2024-01-21 02:13

ChatGPT提示词保姆级教程

https://learn.deeplearning.ai/LearningPrompt这个网址介绍

Dlimeng聊AI·2024-01-20 21:32

NAS入门（学习笔记）

One-ShotNAS权重共享策略Zero-ShotNASZen-NASNASWOTEPENAS参考资料AutoML深度学习使特征学习自动化AutoML使深度学习自动化自动化机器学习(automatedmachinelearning

清风2022·2024-01-20 19:16

西瓜书读书笔记整理（十二） —— 第十二章计算学习理论

第十二章计算学习理论（上）12.1基础知识12.1.1什么是计算学习理论（computationallearningtheory）12.1.2什么是独立同分布（independentandidenticallydistributed

smile-yan·2024-01-20 18:23

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