Learning❤️ 第14页

ReinforceNet: A reinforcement learning embedded object detectionframework with region selection net

针对上述问题，我们提出了一种新的基于强化学习的目标检测框架，即reinforcementlearning，将

fayetdd·2024-01-26 09:45

【DeepLearning-6】实现倒置残差块（Inverted Residual Block）

倒置残差块（InvertedResidualBlock），是MobileNetV2网络中提升效率的关键结构。类定义和构造函数classIRBlock(nn.Module):def__init__(self,inp,oup,stride=1,expansion=4):IRBlock类继承自nn.Module，是一个神经网络模块。__init__方法是类的构造函数，用于初始化实例。inp:输入通道数。

风筝超冷·2024-01-26 09:08

论文阅读——Mockingjay: unsupervised speech representation learning

《Mockingjay:UnsupervisedSpeechRepresentationLearningwithDeepBidirectionalTransformerEncoders》原文地址：https

没有热情得活着不如死去·2024-01-26 09:35

【DeepLearning-5】基于Transformer架构的自定义神经网络类

类定义classUserDefined(nn.Module):UserDefined是一个自定义的神经网络类，继承自PyTorch的nn.Module基类。构造函数__init__def__init__(self,dim,depth,heads,dim_head,mlp_dim,dropout=0.):__init__方法是类的构造函数，用于初始化UserDefined实例。dim:特征的维度。d

风筝超冷·2024-01-26 09:02

ICLR 2021 NAS 相关论文(包含WORKSHOP)

ICLR2021WORKSHOP接收MeasuringUncertaintythroughBayesianLearningofDeepNeuralNetworkStructureZhijieDeng,YucenLuoandJunZhuPDFAutoHAS

pprpp·2024-01-26 09:36

机器学习没那么难，Azure AutoML帮你简单3步实现自动化模型训练

在MachineLearning这个领域，通常训练一个业务模型的难点并不在于算法的选择，而在于前期的数据清理和特征工程这些纷繁复杂的工作，训练过程中的问题在于参数的反复迭代优化。

AI普惠大师·2024-01-26 07:55

[Machine Learning] 10 支持向量机(Support Vector Machines)

点Ta10SupportVectorMachines(支持向量机)10.1OptimizationObjective(优化目标)10.2LargeMarginIntuition(直观上对大间距的理解)10.3MathematicsBehindLargeMarginClassification10.4Kernels(核函数)10.5UsingAnSVM10SupportVectorMachines(

今天你DEBUG了吗·2024-01-26 06:15

机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

1.首先要做的内容本章以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量。我们可以选择一个由100个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否有在邮件中出现，来获得我们的特征向量（出现为1，不出现为0），尺寸为100×1。为了构建这个分类器算法，我们可以做很多事，例如：收集更多的数据，让我们有更多的垃圾邮件和非垃圾邮件的样本基于邮件的路

清☆茶·2024-01-26 06:10

支持向量机(Support Vector Machines, SVM)

本文转载自：https://github.com/apachecn/MachineLearning支持向量机概述支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)：是一种机器学习算法。

Zziven·2024-01-26 06:02

微软人工智能办公AI工具 Copilot Pro 11项 Copilot 功能

微软Copilot官方网址链接：MicrosoftCopilot:你的日常AI助手Copilot详情：MicrosoftCopilothelp&learning与企业级Copilot产品一样，CopilotPro

喜好儿aigc·2024-01-26 06:48

【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic

可视化特征和目标值之间关系缺失值分析数据预处理数据清洗缺失值处理去除噪声并且规范化文本内容数据转换数据划分建模逻辑回归模型决策分类树模型随机森林模型梯度提升树模型预测LR完整的python代码前言官网链接：Titanic-MachineLearningfromDisaster

撕得失败的标签·2024-01-26 04:24

2018-11-28 机器学习打卡

05课机器如何学习有监督学习SupervisedLearning：有标签label无监督学习UnsupervisedLearning：无标签06课三要素数据向量空间模型VSM，x特征向量Featurevector

Rackar·2024-01-26 04:36

2018-9-5

吾日三省吾身①ESLPODLearning②阅读《影响力》129/286③朗读《》④其他⑤计划

西杭吟风·2024-01-26 03:09

CS229 Week3 罗杰斯特回归&正则化

title:CS229Week3罗杰斯特回归&正则化date:2017-03-2618:40:21categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning

gb_QA_log·2024-01-26 03:22

Learning the protein language: Evolution, structure, and function(翻译)（上篇）

翻译文章：Learningtheproteinlanguage:Evolution,structure,andfunction*注：加粗地方为个人研究所需，翻译提供阅读指导帮助，具体细节请查看原文BeplerT

sunlight_yy·2024-01-26 00:25

讲解：AST11103、Programming Skills、Java、JavaR|Python

AST11103ProblemSolvingwithProgrammingSkillsAdditionalIndividualAssignment:Min-GameProgramming(40%)LearningOutcomes1

yaoaizhen·2024-01-25 21:37

强化学习 - Q-learning（Q学习）

什么是机器学习强化学习中的Q-learning（Q学习）是一种用于学习在未知环境中做出决策的方法。它是基于值函数的方法，通过学习一个值函数Q，该函数表示在给定状态和动作下，期望的累积奖励。

草明·2024-01-25 21:52

【Single Cell Genomics】Part2 Deep representation learning (form theislab)

文章目录7Deeprepresentationlearninginsinglecellgenomics7.1scanpy7.2DCA7.3scGen:predictingsingle-cellperturbationeffects7.4Humancellatlas

丸丸丸子w·2024-01-25 20:25

【Gene Expression Prediction】Part4 Predicting splicing from primary sequence

文章目录7第三个讲座：Predictingsplicingfromprimarysequence7.1RNAsplicing7.2Decodingsplicingwithdeeplearning7.3Modelperformance

丸丸丸子w·2024-01-25 20:55

2021-08-21 Don’t fear saying “I don’t know”

Becauseitmeansthatlearningisongoing.Foreverythingthatwedoknow—wecanknowsomethingmore.ThereisNOshameinadmittingthatyoudon

春生阁·2024-01-25 19:29

Learning Languages并查集

如果两个人会的语言中有共同语言那么他们之间就可以交流，并且如果a和b可以交流，b和c可以交流，那么a和c也可以交流，具有传递性，就容易联想到并查集，我们将人和语言看成元素，一个人会几种语言的话，就将这些语言和这个人所在的集合合并，最后求一下人一共在几个连通块中，连通块的个数-1就是答案，有一种比较坑的情况是所有人都不会语言，那么每个人都需要学一种语言，人数就是答案。#include#definer

wa的一声哭了·2024-01-25 17:26

【心理学和AI】2020-05-07BPL模拟人类新概念的学习

Human-levelconceptlearningthroughprobabilisticprograminductionLake,B.M.,Salakhutdinov,R.,&Tenenbaum,J.B

活泼女王·2024-01-25 15:52

借助一个例子简要了解机器学习

wgethttps://raw.githubusercontent.com/MicrosoftDocs/mslearn-introduction-to-machine-learning/main/graphing.py

泥烟·2024-01-25 15:41

Nerf-Wild神经辐射场论文学习笔记 Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections

（代码下篇出）1：摘要提出基于学习（learning-based）方法，使用野外照片的非结构化集合（unstructuredcollectionsofin-the-wildphotographs）来合成复杂场景

出门吃三碗饭·2024-01-25 14:01

Unit 2 复盘

一.Learning1.从本篇文章中我学到的最重要的概念Itisworthrememberingthatlanguageisameansofcommunication.在我们生活中，语言是我们进行交流的工具

人文132张娜·2024-01-25 13:45

Learning to Learn Better Unimodal Representations via Adaptive Multimodal Meta-Learning

2.网络结构3.UnimodalNetwork4.DistributionTransformationLayer5.MultimodalNetwork6.AdaptiveMultimodalMeta-Learning

鱼儿也有烦恼·2024-01-25 13:21

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)-大模型、扩散模型、视觉导航

视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==LLM==标题:MindYourFormat:TowardsConsistentEvaluationofIn-ContextLearningImpr

晓理紫·2024-01-25 12:31

【本科生机器学习】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）初步研究【上、原理部分】

一、课程总结1、机器学习（MachineLearning,ML）的定义机器学习是人工智能的一个分支。

不是AI·2024-01-25 10:06

SpringBoot集成Zookeeper实现分布式锁

https://github.com/liaozihong/SpringBoot-Learninghttps://github.com/liaozihong/SpringBoot-Learninghttps

fantasticcooked·2024-01-25 08:16

图深度网络浅层理解

图神经网络1.输入：图网络2.输出：节点类别、某两个节点的新连接、产生新的图或子图3.端到端表示学习（RepresentationLearning）/图嵌入：将节点映射为d维的向量，d维向量就包含了这个节点的连接关系

In 2029·2024-01-25 08:10

ICL和FT

https://arxiv.org/pdf/2212.10559.pdfGeneral-PurposeIn-ContextLearningbyMeta-LearningTransformershttps

银晗·2024-01-25 08:51

应用机器学习的建议 (Advice for Applying Machine Learning)

1.决定下一步做什么问题：假如，在你得到你的学习参数以后，如果你要将你的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试，假如说你发现在预测房价时产生了巨大的误差，现在你的问题是要想改进这个算法，接下来应该怎么办？解决思路：一种办法是使用更多的训练样本。具体来讲，也许你能想到通过电话调查或上门调查来获取更多的不同的房屋出售数据。但是实际上特别多的数据是没有太大用处的。另一个方法，你也许能想到的是尝试选用更少

清☆茶·2024-01-25 07:22

【机器学习】强化学习（六）-DQN(Deep Q-Learning)训练月球着陆器示例

概述DeepQ-Learning（深度Q学习）是一种强化学习算法，用于解决决策问题，其中代理（agent）通过学习在不同环境中采取行动来最大化累积奖励。

十年一梦实验室·2024-01-25 07:50

图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解

模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言EfficientNet_V2讲解自适应正则化的渐进学习(ProgressiveLearningwithadaptiveRegularization

牙牙要健康·2024-01-25 07:05

阅读记录：RNNLOGIC: LEARNING LOGIC RULES FOR REASON-ING ON KNOWLEDGE GRAPHS

一、介绍本文研究知识图谱推理的学习逻辑规则。逻辑规则在用于预测时提供可解释的解释，并且能够推广到其他任务。现有方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题（例如神经逻辑编程），要么由于奖励稀疏而导致优化无效（例如基于强化学习的技术）。为了解决这些限制，本文提出了一种称为RNNLogic的概率模型。RNNLogic将逻辑规则视为潜在变量，同时用逻辑规则训练规则生成器和推理预测器。本文开发了一种基于EM的优化

憨化龙猫·2024-01-25 07:04

QTRAN算法总结

论文原文：QTRAN:LearningtoFactorizewithTransformationforCooperativeMulti-AgentReinforcementlearning参考文章：(35

神奇的托尔巴拉德·2024-01-25 06:45

What is a Project?

TodayIwanttosummarizethePMe-learningcontent.I'llwritedownthemallhere.Thisisthefirstarticleofstudymaterial.WhatisaProject

qiuleng2002·2024-01-25 05:43

深度机器学习满足网络安全

来源：deepmachinelearningmeetscybersecurity一、问题1、恶意软件成指数级增长每个小时有超过100k的恶意代码变种产生2、安全防御是一个大数据问题3、坏的行动者具有自动性能够产生大量的恶意代码

Threathunter·2024-01-25 04:28

「视觉化思维」，将你的内心世界画出来

Visualthinking,alsocalledvisual/spatiallearningorpicturethinkingisthephenomenonofthinkingthroughvisualprocessing.Visualthinkinghasbeendescribedasseeingwordsasaseriesofpictures.Itiscommoninapproximatel

京城一只滚滚·2024-01-25 04:18

《Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks》算法详解

论文:LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks官方代码(caffe):https://github.com/ZhaofanQiu

ce0b74704937·2024-01-25 04:31

【SIGMOD 2023】深度学习弹性数据流水线系统GoldMiner，大幅提升任务和集群效率

开篇近日，阿里云机器学习平台PAI和北京大学杨智老师团队合作的论文《GoldMiner:ElasticScalingofTrainingDataPre-ProcessingPipelinesforDeepLearning

阿里云大数据AI技术·2024-01-24 23:00

【文献阅读】Harnessing Explanations LLM-to-LM Interprete for Enhanced TAG Graph Reresentation Learning

论文连接：HarnessingExplanations摘要背景：近年来，文本属性图（TAG）的表示学习已成为一个关键的研究问题。一个典型的案例是论文引用网络，其中每篇论文的文本作为节点属性，GNN将每篇论文将在这些文本属性转换为浅层特征，从而利用文本属性。问题：最近LLM大火，GPT和Lama2表现出推理和利用常识的能力。进一步，如何将这种文本建模能力与GNN的结构学习能力相结合成为突出性问题。贡

SuperCooper·2024-01-24 22:04

jieHeEternity·2024-01-24 20:04

第三章管道、重定向与环境变量

常用的转义字符五、重要的环境变量参考：《Linux就这样学》第3章管道符、重定向与环境变量|《Linux就该这么学》(linuxprobe.com)https://www.linuxprobe.com/basic-learning

_哇呀呀_喝断当阳桥·2024-01-24 20:28

Kotlin Basic Learning - series 6

Google推送的31天快速了解Kotlin，这篇就是最后一个了。但我还会继续从平时的学习中分享一些有用的学习经历AndroidKTX提供了bundlecreator，可以让我们在创建bundle的时候更加简洁，不用再调用'putString','putInt'等方法，调用一次就返回一个新bundlevalbundle=bundleOf("KEY_INT"to1,"KEY_LONG"to2L,"K

swust_cp·2024-01-24 18:18

时间序列（Time-Series）exp_short_term_forecasting.py代码解析

fromdata_provider.m4importM4Meta#M4数据集的元数据fromexp.exp_basicimportExp_Basic#实验基类fromutils.toolsimportEarlyStopping,adjust_learning_rate

雨微尘·2024-01-24 18:36

时间序列（Time-Series）exp_anomaly_detection.py代码解析

fromdata_provider.data_factoryimportdata_providerfromexp.exp_basicimportExp_Basicfromutils.toolsimportEarlyStopping,adjust_learning_rate

雨微尘·2024-01-24 18:01

Meta Llama大模型：引领人工智能创新的巅峰之作

该模型的设计灵感来自于元学习（meta-learning

百度_开发者中心·2024-01-24 15:12

keep learning

本周一上了晚自习后，看到闺女还没有回屋就去教室找她，她还在写语文作业，是试卷，看到我走过去，她把卷子边上放着的答案收了起来，我没吭声就站在一边看着她写，然后趁她专心写字时把那张答案拿过来装进口袋。我知道自从升三年级后作业多了，只语文配套资料就七本，每天都要做的话任务量的确有点大，孩子们为了应付作业就慢慢学会了参考答案，时间一长，干脆就不思考了，直接抄过来更省事。我有时间只能多陪着她，引导她多读题自

洛洛曦曦·2024-01-24 14:46

【论文阅读】SadTalker: Learning Realistic 3D Motion Coefficients for Stylized Audio-Driven Single Image Ta

SadTalker：学习逼真的3D动作系数，用于风格化的音频驱动单张图像说话人脸动画code：paper：1介绍动机：生成说话头的方法都存在问题，耦合的2D运动场：不自然的头部动作、扭曲的表情和身份修改。显式使用3D信息：僵硬的表情和不连贯的视频等问题。因此提出SadTalker，从音频中生成3D运动系数（头部姿态、表情），并隐式调节一种3D感知人脸渲染，用于生成说话人头部。提出了ExpNet来通

李加号pluuuus·2024-01-24 14:31

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