Learning]

OpenAI发现人工智能已开始学会情绪判断能力

能自我学习情绪的判断今日，多数的人工智能使用了机器学习中的监督式学习（Supervisedlearning）方法，也就是说，计算机必须从特定的数据集学习相关信息后，才能分析并响应结果。
chituo5344·2024-01-12 09:46

Generalized Focal Loss论文个人理解

论文地址：GeneralizedFocalLoss:TowardsEfficientRepresentationLearningforDenseObjectDetection论文解决问题研究人员最近更加关注边界框的表示
yuanjun0416·2024-01-12 09:27

Self-supervised Learning of Adversarial Example: Towards Good Generalizations for Deepfake Detection

一、研究背景将Deepfake检测器用于不可见的伪造手段仍比较困难。先有提升检测器泛化性能的思路有两种，但都有缺陷：合成伪造数据：能合成的伪造类型比较有限。提取共有特征：共有特征对预处理步骤敏感，在不同数据集中呈现较大差异。二、研究动机泛化性好的表征应该对多种类型的伪造都很敏感。三、研究目标通过合成对抗性数据来提升深度伪造检测器的泛化性能：1.利用伪造配置池合成伪造数据来增加伪造的“多样性”。（配
二苏旧局吖·2024-01-12 09:25

2022-ECCV-Hierarchical Contrastive Inconsistency Learning for Deepfake Video Detection

一、研究背景1.真实视频和伪造视频的面部动作规律不同，二者的时序信息不一致性可以作为识别深度伪造的有效线索。2.现有的方法倾向于施加二分类监督，限制了模型只能关注类别层面的差异。3.存在只有某一部分被篡改的视频。4.现有伪造手段比较成熟，在单张图片上难以找到伪造痕迹。二、研究动机时间不一致性揭示了真实视频和伪造视频之间不一致的面部动作，因此应该通过比较来挖掘。三、研究目标1.进行局部和全局对比。2
二苏旧局吖·2024-01-12 09:25

NLP论文阅读记录 - wos | 01 使用深度学习对资源匮乏的语言进行抽象文本摘要

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Abstractivetextsummarizationoflowresourcedlanguagesusingdeeplearning
yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:22

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

原文：http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集
CatchZeng·2024-01-12 09:41

Preface

Thisbook(CS:APP)isforcomputerscientists,computerengineers,andotherswhowanttobeabletowritebetterprogramsbylearningwhatisgoingon"underthehood"ofacomputersystem.Outaimistoexpla
weixin_34294649·2024-01-12 08:41

【机器学习300问】2、机器学习分为哪几类？

一、监督学习监督学习（SupervisedLearning）是机器学习和人工智能中的一种算法学习训练方式。它利用有标签的数据（通常称为训练数据）作为输入，训练一个模型来学习输入和输出之间的关系。
小oo呆·2024-01-12 06:21

【AI视野·今日Robot 机器人论文速览 第七十二期】Mon, 8 Jan 2024

视野·今日CS.Robotics机器人学论文速览Mon,8Jan2024Totally13papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyRoboticsPapersDeepReinforcementLearningforLocalPathFollowingofanAutonomousFormulaSAEVehicleAuthorsHarveyMerton
hitrjj·2024-01-12 06:39

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

一、ML机器学习（MachineLearning）1、应用领域：数据挖掘、自然语言处理NLP、计算机视觉CV等。
小林打怪中·2024-01-12 06:05

ESRGAN - Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks论文翻译——中文版

翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationESRGAN:EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworks
SnailTyan·2024-01-12 04:07

【AI视野·今日Sound 声学论文速览 第四十三期】Mon, 8 Jan 2024

CS.Sound声学论文速览Mon,8Jan2024Totally6papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailySoundPapersMusicAOG:anEnergy-BasedModelforLearningandSamplingaHierarchicalRepresentationofSymbolicMusicAuthorsYikaiQian
hitrjj·2024-01-12 03:33

CS229 Week7 SVM

title:CS229Week7SVMdate:2017-03-2618:44:02categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]
gb_QA_log·2024-01-12 03:09

讲解：CSE 404、Data、c/c++、Java，PythonWeb|R

CSE404:IntroductiontoMachineLearning(Spring2020)Homework#6Due3/12/2020Note:LFDreferstothetextbook“LearningfromData
shunranshao·2024-01-12 01:37

[基础学习] 因果推理·学习资源整理

课程BradyNeal《因果推理导论》：YoutubeBilibili课程主页课程笔记·博客综述因果推理综述：ASurveyonCausalInference因果推理ML综述：CausalMachineLearning
让我安静会·2024-01-12 00:15

深度学习入门——深层神经网络模型的模块搭建

深层神经网络模型的搭建学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-masterL层神经网络模型概览该模型可以总结为：[LINEAR->RELU]×(L-1)->LINEAR->SIGMOID
yasNing·2024-01-12 00:03

Python数据分析入门到进阶：数据清洗（含详细代码）

导入数据后的第二步往往就是数据清洗，下面我们来看看如何使用pandas进行数据清洗工作导入相关库importpandasaspddataframe=pd.read_csv(r'C:/Users/DELL/data-science-learning
Python_魔力猿·2024-01-11 23:34

人工智能复习

机器学习中线性回归和逻辑回归：机器学习的分类：监督学习和无监督学习，半监督学习监督学习（SupervisedLearning）：监督学习是一种利用带有标签（标记）的数据进行训练的机器学习方法。
丘小羽·2024-01-11 21:04

Flutter第一天

Flutter官方文档Flutter-State类flutter中的生命周期Flutter-learningDart语法
城南一霸賈十七·2024-01-11 21:30

66、python - 代码仓库介绍

我们这个小课的代码实战仓库链接为：cv_learning_from_scratch:课程[CV视觉从算法到调优]代码，里面的代码都是可以下载完成后直接运行的。如果你感兴趣，可以修改里面
董董灿是个攻城狮·2024-01-11 16:34

c++ 经典服务器开源项目 Tinywebserver学习笔记

learningmakemehappy---更新中疑问部分ENGINE=InnoDB存储引擎指定为innoDB的作用的意义？
橘子味的茶二·2024-01-11 16:51

【Machine Learning】Optimization

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义梯度下降相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的CheatSheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。SmoothnessassumptionUpperBoundfor∇2f(x)\nabla^2f(x)∇2f(x):∥∇2f(w)∥≤L\left\|\nabla^2f(w)\right\|\leL∇2f(w)≤Lf(w′)≤f(w)+⟨∇f(
YiPeng_Deng·2024-01-11 15:30

Talking about likes

Intoday’slesson,we’relearninghowtotalkaboutlikesandpreferences.WhyIt’sImportant:Talkingaboutthingswelikeiscommoninvarioussituations
进击切图仔·2024-01-11 14:39

英文圆体字练习 2018.01.17

Becomingfearlessisnotthepiont,thisisimpossible.Itislearninghowtocontrolyourfear,andhowtobefreefromit.
JessicaH2017·2024-01-11 14:09

Intro project based on BERT

这篇博客除了会介绍BERT之外，也会展示如何使用BERT做迁移学习（TransferLearning）。BERT介绍语言模型BERT，其实就是Transformer中的encoder。是语言
Karen_Yu_·2024-01-11 14:26

机器学习速成课程 学习笔记10：训练集和测试集

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets/splitting-data
HBU_DAVID·2024-01-11 12:17

2022-04-04 Make Your Learning Routine

Learningisnotanevent,butaroutine.Itcomeswithaprocessandaschedule.Ifyoucanmakeitahabitandstickwithit,youwillgainknowledgeandskillsthatwillhelpyouinyourcareerandlife.Learningisthekeytosuccess
春生阁·2024-01-11 12:58

机器学习笔记一之入门概念

ProbabilisticModels）非概率模型（Non-ProbabilisticModels）对比结论线性模型(LinearModels)非线性模型(Non-linearModels)对比三按算法分类1.批量学习（BatchLearning
ζั͡ޓއއއ坏尐絯·2024-01-11 10:18

强化学习求解TSP（六）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:40

强化学习求解TSP（四）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:10

强化学习求解TSP（三）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:09

强化学习求解TSP（五）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:33

集成学习介绍

一、集成算法1、定义集成学习（ensemblelearning）本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，所以常常比单一学习器具有更为显著的泛化性能。
bb8886·2024-01-11 09:45

策略梯度算法

第九章策略梯度算法9.1简介本书之前介绍的Q-learning、DQN及DQN改进算法都是基于价值(value-based)的方法，其中Q-learning是处理有限状态的算法，而DQN可以用来解决连续状态的问题
oceancoco·2024-01-11 08:56

Deep Learning常见问题（一）

1.为什么要用relu代替sigmoid？答：sigmoid在正无穷和负无穷导数非常小，此时学习速度非常慢（梯度消失），用relu可以加快学习速度。虽然relu在负半段导数为0，但在数据集足够大的情况下，一般可以让值落在正半段。2.logisticsregression的lossfunction的理解。答：-(ylogy'+(1-y)log(1-y'))其中y是真实labely'是预测label，
小弦弦喵喵喵·2024-01-11 04:08

【博士每天一篇文-算法】Graph Structure of Neural Networks

阅读时间：2023-11-121介绍年份：2020作者：尤家轩斯坦福大学期刊：InternationalConferenceonMachineLearning.引用量：130论文探讨了神经网络的图结构与其预测性能之间的关系
Better Bench·2024-01-11 00:08

Federated Unlearning for On-Device Recommendation

WSDM2023CCF-BFederatedUnlearningforOn-DeviceRecommendation本文工作的主要介绍本文主要介绍了一种名为FRU（FederatedRecommendationUnlearning
jieHeEternity·2024-01-11 00:33

懂你英语Level 7 Unit 1 Part 3 Learning 【On Endurance】

DavidBlaine:OnEnduranceVideo1:OnEndurance1图片发自AppAsamagician,Itrytocreateimagesthatmakepeoplestopandthink.Ialsotrytochallengemyselftodothingsthatdoctorssayarenotpossible.IwasburiedaliveinNewYorkCityin
慕炜菡容·2024-01-10 23:45

IBM用AI为癫痫患者分类，精准用药提高治愈率

雷锋网按：近日，IBM研究人员在Arxiv.org上发布了一篇题为「MachineLearningforSeizureTypeClassification:Settingthebenchmark」的论文
weixin_34128501·2024-01-10 18:54

《学习之道》第五～六章丨大脑是如何拖延的--教你两招，和拖延说“Bye-bye”

在MOOC、Coursera上开创最受欢迎的学习课“learninghowtolearn”，数十万人报名。本书一出版即高居美国亚马逊学习
脑科学与学习方法技能·2024-01-10 18:29

ML：5-1 neural networks

文章目录course2框架1.neuralnetworks（deeplearning）2.DemandPrediction【吴恩达机器学习p43-46】course2框架一、neuralnetworks-inference
skylar0·2024-01-10 18:22

如何在自己重视的东西上做得更好

performancezone和learningzone多花时间在learningzone，多探索未知领域，而不是机械地待在performingzone，重复已知的事情复盘：回顾和反思一天的1坚信一定会成功
5765f3fa240e·2024-01-10 16:44

强化学习求解TSP（二）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:56

TSP（Python）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:55

强化学习求解TSP：Qlearning求解旅行商问题（Traveling salesman problem, TSP）提供Python代码

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:25

强化学习求解TSP（一）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:49

机器学习顶会ICML 2024今日开放投稿，CCF A类，中稿率27.94%（附ICML23杰出论文+18篇高分论文）

ICML全称InternationalConferenceonMachineLearning，由国际机器学习学会（IMLS）举办，与NIPS一同被认为是人工智能、机器学习领域难度最高的国际会议（含金量也超高
深度之眼·2024-01-10 14:47

幻想编程岛让学习编程跟玩游戏一样有趣

1、learningbydoing（练中学）的学习方式幻想编程岛是真正的在线编程教育产品，而不是简单的讲课堂从教室搬到网络上。在课程设计中，没有和同类产品一样从
hientere·2024-01-10 13:24

pytorch调整模型学习率

lr_scheduler.StepLR5.lr_scheduler.ExponentialLR6.lr_scheduler.CosineAnnealingLRReferences:1.定义衰减函数[Sourcecode]定义learningrate
Pr4da·2024-01-10 10:36

pytorch分层学习率设置

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate,momentum=0.9,nesterov=True,weight_decay
data-master·2024-01-10 10:35
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