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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

【机器学习】集成学习基础概念介绍

、1.个体与集成集成学习（ensemblelearning）通过构建的并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统（multi-classifiersystem)、基于委员会的学习（committee-basedlearning
Avasla·2024-01-10 10:54

企业培训系统开发: 技术创新引领学习革新

1.个性化学习路径的设计#个性化学习路径的数据模型classPersonalizedLearningPath:def__init__(self,employee_id,cours
万岳科技·2024-01-10 10:42

机器学习 —— 自用整理期末复习笔记

一、绪论机器学习术语假设空间p5监督学习（supervisedlearning）的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。
西皮呦·2024-01-10 09:15

DUET: Cross-Modal Semantic Grounding for Contrastive Zero-Shot Learning论文阅读

文章目录摘要1.问题的提出引出当前研究的不足与问题属性不平衡问题属性共现问题解决方案2.数据集和模型构建数据集传统的零样本学习范式v.s.DUET学习范式DUET模型总览属性级别对比学习==正负样本解释：==3.结果分析VIT-basedvisiontransformerencoder.消融研究消融研究解释4.结论与启示结论总结启发PLMs的潜在语义知识引入多模态，跨模态整合细粒度角度考虑原文链接
GCTTTTTT·2024-01-10 09:37

51-7 CLIP，Contrastive Language-Image Pre-training 论文精读

原文LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision，简称CLIP，ContrastiveLanguage-ImagePre-training
深圳季连AIgraphX·2024-01-10 08:47

How I feel to Belgium ?

FinallyIfindsometimetowritedownhowIfeelaboutBelgium.Study:Firstthing:Talkandexpress“ignorant”enoughFormyoneweekofstudyingexperienceinBelgium,specificallymylearningexperienceinVUB
Lisa萍萍·2024-01-10 07:41

【Machine Learning】Other Stuff

RobustMachineLearningAttack:PGDmax⁡δ∈ΔLoss(fθ(x+δ),y)\max_{\delta\in\Delta}Loss(f_\theta(x+\delta),y)
YiPeng_Deng·2024-01-10 06:09

【Machine Learning】Unsupervised Learning

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义无监督学习相关部分，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。PrincipleComponentAnalysisDimensionreductio:JLlemmad=Ω(log⁡nϵ2)d=\Omega\left(\frac{\logn}{\epsilon^2}\right)d=Ω(ϵ2logn)to
YiPeng_Deng·2024-01-10 06:08

【Machine Learning】Supervised Learning

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义监督学习相关部分，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。LinearRegressionPerceptronf(x)=sign(w⊤x+b)f(x)=sign(w^\topx+b)f(x)=sign(w⊤x+b)convergenceLogisticRegressionoutputprobabili
YiPeng_Deng·2024-01-10 06:08

The loss converges too quickly. how to solve this problem.

Thereareafewpossiblewaystoaddresstheissueoflossconvergingtooquickly,dependingonthecauseandthedesiredoutcome.Herearesomesuggestions:Increasethelearningrate
Wwwilling·2024-01-10 06:33

【Machine Learning】Generalization Theory

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义中泛化理论相关部分，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。NofreelunchForalgroithmA′A'A′,exsitsfffthatisperfectanswerofD∈C×{0,1}D\inC\times\{0,1\}D∈C×{0,1},suchthatLD(f)=0L_D(f)=0L
YiPeng_Deng·2024-01-10 06:33

期望损失机器学习_机器学习听力损失

期望损失机器学习Machinelearning(ML)hasspreadintomanydifferentfieldsanddisciplines.Dippingyourtoesintoanewfieldisthebestwaytogrowandlearnnewthings.Thefollowingisasummaryofhowresearchershaveappliedmachinelearni
weixin_26704853·2024-01-10 05:26

每天记录一件值得感恩的事情Day12

啊今天完成了两个groupprojectpresentation,马不停蹄，最后还可以吧～anyway，这周是term1最后一周learning，下周recess，再下周就期末啦。
写作业去了·2024-01-10 04:31

论文阅读：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

用启发式的方法来解决Linearscalinglearningrate增大batch-size之后，梯度的期望不变，但是方差
涂山容容·2024-01-10 01:26

Tyger28天英文亲子阅读计划第十二天

今天我们玩了第一部分的learningthewords部分，几十个单词Eleven居然和我一起学了一遍，看到cat时，他说就是它总是挠人，我说现在有首歌怎么唱的？
Eleven芃妈·2024-01-09 22:26

强化学习10——免模型控制Q-learning算法

Q-learning算法主要思路由于Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a)V_\pi(s)=\sum_{a\inA}\pi(a\mids)Q_\pi(s,a)Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ
beiketaoerge·2024-01-09 22:58

抛弃模板，一种Prompt Learning用于命名实体识别任务的新范式

王翔论文名称：Template-freePromptTuningforFew-shotNER文献链接：https://arxiv.org/abs/2109.1353201前言1.论文的相关背景PromptLearning
NLP论文解读·2024-01-09 21:44
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