Learning❤️ 第9页

030-铁兰

图片发自App[今日金句]Thereisnoroyalroadtolearning.学问无坦途

紫晶Jane·2024-02-03 18:32

论文阅读-一种用于大规模分布式文件系统中基于深度强化学习的自适应元数据管理方案

名称：AnAdaptiveMetadataManagementSchemeBasedonDeepReinforcementLearningforLarge-ScaleDistributedFileSystemsI

向来痴_·2024-02-03 17:59

游戏ai人工智能_AI与游戏，第1部分：游戏如何推动了两门AI研究流派

游戏ai人工智能国际象棋和象征性AI(ChessandSymbolicAI)Today,AIbasedondeeplearningandneuralnetworksistakingtheworldbystorm.However

weixin_26632369·2024-02-03 16:23

花书学习笔记-深度学习概念

优化从线性到非线性：从函数逼近的角度理解多个特征变量逼近连续曲线表示更有弹性的模型总结用多个Featuresigmoid->ReLU从机器学习到深度学习早期的人工智能机器学习表征学习(representationlearning

iwill323·2024-02-03 16:17

学习笔记1《吴恩达深度学习》Deep Learning

P11.1.1欢迎Welcome深度学习改变了传统互联网业务，例如网络搜索和广告，但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们，从获得更好的健康关注，深度学习做得非常好的一个方面就是读取X光图像，到生活中的个性化教育，到精准化农业，甚至到驾驶汽车以及其他一些方面。如果你想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来做这些令人窒息的操作，就学习这门课程。在接下来的十年中，我认为我们所有人都有机

木懋懋·2024-02-03 16:17

【阅读笔记】Deep Mutual Learning

Abstract模型蒸馏是一种有效且广泛使用的技术，可将知识从教师网络转移到学生网络。典型的应用是从强大的大型网络或集成转移到小型网络，以满足低内存或快速执行的要求。在本文中，我们提出了一种深度相互学习（DML）策略。与模型蒸馏中静态预定义教师和学生之间的单向迁移不同，使用DML，学生的集合在整个训练过程中协作学习并互相教授。我们的实验表明，各种网络架构都受益于相互学习，并在类别和实例识别任务上都

一只瓜皮呀·2024-02-03 16:17

Deeplearning with pytorch p1ch2

Deeplearningwithpytorchp1ch2AlexNet&ResNetResNet&resnet101AlexNet&ResNetResNet&resnet101ResNet：residualnetworksresnet101

风与海的半神·2024-02-03 16:17

吴恩达深度学习-学习笔记p1-p6

哔哩哔哩网站视频-[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai网站：up主：mHarvey，视频：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai一.p11.1欢迎二.p21.2什么是神经网络

丢了橘子的夏天·2024-02-03 16:47

P1【深度学习】Deep Learning概论及介绍

｜深度学习概论深度学习改变了传统互联网业务，例如搜索和广告。同时，深度学习同时使得很多新产品和企业来帮助人们获得更多healthcare。深度学习做的非常好的有读取X-ray图像，到生活中的个性化教育，到精准农业，甚至到个性化汽车，通过这门课的学习，我们可以知道如何应用深度学习来做上面这些令人窒息的操作（被UP主的翻译笑死）。在接下来的10年里，AI（人工智能）将会发挥巨大能量，让我们一起为创建A

张小怪的碗·2024-02-03 16:46

【深度学习】P1 Deep Learning 简介

目录什么是深度学习深度学习网络结构深度学习重要历史节点常见深度学习库什么是深度学习深度学习，deeplearning，是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对资料进行表征学习的算法。

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 16:15

2020李宏毅学习笔记——11.Unsupervised Learning： Linear Methods（无监督学习）

文章目录摘要1.Introduction（介绍）2.Clustering（聚类）2.1K-means2.2HAC3.DimensionReduction（降维）3.1HowtodoDimensionReduction？3.2PCA算法（Principlecomponentanalysis）3.2.1基于最大方差原理1.PCAfor1-D2.PCAforn-D3.2.2基于最小化误差原理3.2.3从

catcous·2024-02-03 15:08

2020李宏毅学习笔记——41.Unsupervised learning Linear Methods

每个读者的大脑就是一套独立的无监督学习系统,根据各自的识别模型/方式来把实例进行分类.一.无监督学习概念分为两类：（1）聚类&降维（化繁为简）：将多个输入抽象成一种类型（2）Generation（无中生有）：输入一个code，得到一个样本一个上来就分类，一个是先画快在分类大树变成抽象的树二，Clustering：聚类聚类中最常用的方法有：（1）k-means：a.随机初始化k个类的中心点；b.每个

是汤圆啊·2024-02-03 15:38

Semi-supervised Learning（半监督学习）

文章目录摘要1.Introduction1.1WhySemi-supervisedLearning？1.2whySemi-supervisedLearninghelps？

catcous·2024-02-03 15:38

李宏毅学习笔记——自监督学习（二）

自监督SSL（Self-supervisedLearning）提出背景：完全监督模型：有样本和标签，每个样本都已经被标注好，用已标注的数据去训练模型。

Whalawhala·2024-02-03 15:35

我们的研学之旅

研学即研究性学习,国际上统称探究式学习Hands-onInquiryBasedLearning(HIBL)。

佟欣楠·2024-02-03 14:59

数据集网站

1.kaggleKaggle:YourMachineLearningandDataScienceCommunity2.GoogleDatasetSearchDatasetSearch(google.com

学吧！少年！·2024-02-03 12:58

【论文+综述+视觉换衣】视觉虚拟换衣调研：StableVITON、OutfitAnyone、TryOnDiffusion、HR-VITON

23.12.StableVITON(韩国科学技术院KAIST)：基于潜在扩散模型的虚拟试穿语义对应学习：LearningSemanticCorrespondencewithLatentDiffusionModelforVirtualTry-On23.12

曾小蛙·2024-02-03 12:00

复盘日志

复盘日志1、我的大学生活之大学英语学习1）在这个学期的大学英语学习中，我的GPS[Gains]:ThewaytoEnglish[Problems]:Idon'tinsistonlearningEnglishenoughandmyself-controlisnotstrong

人文二班32张佳乐·2024-02-03 10:37

论文阅读：Learning to Compose Dynamic Tree Structure for Visual Context(CVPR2019)

因为我的方向是场景图，所以仅介绍这篇论文中有关场景图的内容，不涉及VQA。(a)FeatureExtraction先对输入图像进行目标检测，每个proposal的视觉特征x包括以下特征：ROIAlignfeature(2048维)，空间feature(8维)，论文这里说视觉特征不局限于bbox，实例分割特征和全景特征也可以。(b)构建可学习的对称矩阵S（1）S的计算方法如下：f(xi,xj)称为对

糖豆豆今天也要努力鸭·2024-02-03 09:18

【论文阅读笔记】Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis

TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesis记录前置知识AbstractIntroductionRelatedWorkMethodLearninganEffectiveCodebookofImageConstituentsforUseinTransformersLearningtheCompositionofImageswithTransfo

LuH1124·2024-02-03 09:45

机器学习知识体系总结

机器学习体系概括监督学习（SupervisedLearning）十种监督学习方法统计学习方法：模型+策略+学习方法模型策略学习算法无监督学习（UnsupervisedLearning）半监督学习参考所有的知识

qq_36661243·2024-02-03 07:22

模式识别 | PRML概览

PRML全书概览PRML全称PatternRecognitionandMachineLearning，个人认为这是机器学习领域中最好的书籍之一，全书的风格非常Bayesian，作者试图在贝叶斯框架下解释每一种机器学习模型

ZIYUE WU·2024-02-03 07:48

周记：2019年第34～35周（8.19—9.1）

2学习：《DeepLearning》ch9关于C

孙文辉已被占用·2024-02-03 07:34

3dmatch-toolbox详细安装教程-Ubuntu14.04

安装第三方库安装cuda/cundnn安装OpenCV安装Matlab安装以及运行3dmatch-toolbox1.安装测试3dmatch-toolbox(对齐两个点云)总结前言paper:3DMatch:LearningLocalGeometricDescriptorsfromRGB-DR

牙牙要健康·2024-02-03 07:54

Coursera吴恩达机器学习课程笔记——神经网络: 学习（Neural Networks: Learning）

9神经网络:学习（NeuralNetworks:Learning）9.1代价函数（CostFunction）神经网络的分类问题有两种：二元分类问题（0/1分类）只有一个输出单元（K=1K=1K=1）多元

yanglamei1962·2024-02-03 06:04

Deeplearning

NumpyDeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数

stoAir·2024-02-03 06:56

机器学习概述

是指原始数据进行非线性特征转换的次数．如果把一个表示学习系统看作一个有向图结构，深度也可以看作从输入节点到输出节点所经过的最长路径的长度．这样我们就需要一种学习方法可以从数据中学习一个“深度模型”，这就是深度学习（DeepLearning

Yorelee.·2024-02-03 06:24

神经网络和深度学习吴恩达coursera笔记

DeepLearning文章目录DeepLearningBasicLogisticRegressionsomesignLossfunctioncostfunctionGradientDescentComputationGraphaVectorizationvectorizedImplementing

stoAir·2024-02-03 06:52

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（1）

重要算法与定义深度学习（DeepLearning）：深度学习是一种机器学习方法，它基于大量数据进行训练，通过构建多层的神经网络来模拟人脑的学习过

giszz·2024-02-03 03:34

去他的，心理暗示！

4天满满的“ActionLearningCoach”课程，让我感悟颇多。其中，最让我感到意外的，竟然是我打开了自己多年“害怕冲突”的心结。

跑跑博士·2024-02-03 03:12

Kaggle Introducing ML

FeatureColumnsandLabelColumnsInmachinelearningtasks,dataistypicallyorganizedinatabularformat,whereeachrowrepresentsasampleandeachcolumnrepresentsafeatureorlabel.Featurecolumnsareusedtodescribetheattri

卢延吉·2024-02-03 01:48

CS229-DAY2：梯度下降（Gradient Descent）

步长（Learningrate）：步长决定了在梯

shyayaya·2024-02-03 01:44

Python 实战人工智能数学基础：强化学习

1.背景介绍强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种人工智能技术，它旨在让计算机代理在与环境的交互中学习如何执行行动，以最大化累积奖励。

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:46

《LeReS：Learning to Recover 3D Scene Shape from a Single Image》论文笔记

参考代码：AdelaiDepth-LeReS1.概述介绍：基于单张图像的深度估计网络往往采用scale-shiftinvariant形式完成深度预测，其是将预测深度和GT深度映射到scale-shiftinvariant空间，之后再计算loss，自然使用该方法得到的深度在经过点云映射之后是存在扭曲的，这类方法以MiDaS为代表。除scale-shift之外其还存在焦距（focal）上的不确定，因而

m_buddy·2024-02-02 20:29

坚持终身成长， Keep learning, keep growing.

Twoyearsago.Mylifehasasuperbigchange.Ilostalotofmoneyonmyinvestment.Ihavetogetoutfrommyeaselife.（安逸的生活）Ihavetomakemoremoney.Itforcedmetogrowup.（逼迫我成长）Atthebeginning,It'sterrible.Ievencan'tholdononewee

努力变富·2024-02-02 19:57

深度学习的开源分布式框架Deeplearning4j

Deeplearning4j（DL4J）是专门为JVM编写的一个开源深度学习框架，主要用于商业级需求。该框架完全使用Java编写，因此名称中包含了4j”。

weixin_43106248·2024-02-02 19:13

元学习（Meta-learning）如MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）的优点和缺点，以及使用元学习如MAML时，需要注意以下问题

元学习（Meta-learning）如MAML（Model-AgnosticMeta-Learning）1.元学习（Meta-learning）如MAML（Model-AgnosticMeta-Learning

小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:38

迁移学习Transfer Learning的优缺点，以及在使用迁移学习的注意事项！

迁移学习TransferLearning1.迁移学习的优点和缺点：2.使用迁移学习时，需要解决以下问题：1.迁移学习的优点和缺点：迁移学习是一种机器学习方法，它可以使机器学习模型利用已有任务的学习结果，

小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:08

An End-to-End Learning-Based Metadata Management Approach for Distributed File Systems——论文阅读

TC2022Paper，元数据论文阅读汇总“multiplemetadataserver(MDS)”多个元数据服务器“localitypreservinghashing(LPH)”局部保持哈希“MultipleSubsetSumProblem(MSSP).”多子集和问题“polynomial-timeapproximationscheme(PTAS)”多项式时间近似方法背景分布式元数据的挑战目前的

妙BOOK言·2024-02-02 18:57

讲解：CSE 404、Data、c/c++、Java，PythonDatabase|Processing

CSE404:IntroductiontoMachineLearning(Spring2020)Homework#6Due3/12/2020Note:LFDreferstothetextbook“LearningfromData

sitijian·2024-02-02 17:00

Python系列19-Web应用程序-Django入门

在本章中，你将学习如何使用Django（http://djangoproject.com/）来开发一个名为“学习笔记”（LearningLog）的项目，这是一个在线日志系统，让你能够记录所学习的有关特定主题的知识

只是甲·2024-02-02 15:16

paper1:Wide & Deep Learning for Recommender Systems

论文整理待写：Wide&DeepModels--2018.12.1/12.2两天1、论文创新点广义线性模型存在需要太多特征工程的工作；深度模型的embedding的过度概括化以至于推荐不太相关的物品当用户数据比较稀疏时；提出了一个结合使用了非线性特征的线性模型和一个用来embedding特征的深度学习，并且使用联合训练的方法进行优化。思想是，基于交叉特征的线性模型只能从历史出现过的数据中找到非线性

是黄小胖呀·2024-02-02 13:08

【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化

比如算法中的learningrate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、L（隐藏层数目）、（隐藏层单元数目）、choiceofactivationfunction（激活函数的选择）

Sunflow007·2024-02-02 13:58

2nd May English oral learning summary

LeonardandHowardwereplanningtofindoutaplacetolaylowthenext18to24hourswhenSheldonwashavingasever.FirstlytheywantedtostayinHoward'splacebutHoward'smomseemedunwillinglytoletthemdosobytellingthemshejustha

rusty6kimo·2024-02-02 13:13

Learning hard C#学习笔记孤军深入

第2章来点C#的感觉在介绍C#语言的基本特性之前，让我们来点C#的感觉，通过亲手创建一个简单的控制台程序，叩开C#的大门！控制台应用程序没有图形化的界面，它类似于Windows操作系统中的命令行窗口。2.1开发环境的搭建用C#语言开发应用程序，首先要搭建好相应的开发环境。学过C语言的人都知道，TurboC是C语言的开发工具，而VisualStudio2010（简称VS2010）或者VisualSt

GarfieldEr007·2024-02-02 11:53

Yolov8_obb旋转框检测，模型剪枝压缩

Yolov8_obb模型压缩之模型剪枝一、剪枝原理和pipleline参考：yolov5模型压缩之模型剪枝模型压缩（二）yolov5剪枝本次使用稀疏训练对channel维度进行剪枝，来自论文LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming

早茶和猫·2024-02-02 10:40

【读点论文】A Survey of Deep Learning Approaches for OCR and Document Understanding

ASurveyofDeepLearningApproachesforOCRandDocumentUnderstandingAbstract文档是许多领域(如法律、金融和技术等)中许多业务的核心部分。

羞儿·2024-02-02 09:39

iMyGIS平台之三维学习成长：学习 Cesium 的一些建议

ThisprojectisactivelydevelopedbytheiMyGISGroup.AllRightsReserved.iMyGIS平台之三维学习成长：学习Cesium的一些建议iMyGISPlatformfor3DLearningandGrowth

imygis·2024-02-02 08:45

机器学习系列4-特征工程

机器学习系列4-特征工程学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-02-02 07:36

论文笔记：SQLPrompt: In-Context Text-to-SQL with Minimal Labeled Data

导语本文提出了SQLPrompt，通过创新的Prompt设计、基于执行一致性的解码策略，以及混合不同格式的Prompt和不同LLMs输出的方式，提高了LLM在Few-shotIn-contextLearning

Q同学的nlp笔记·2024-02-02 04:16

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