Learning公开课第78页

DUL模型详解——代码+原理——Data Uncertainty Learning

一、背景深度学习中存在两种不确定性，偶然不确定性和认知不确定性。偶然不确定性指的是数据中本来就存在的误差，认知不确定性是指模型中存在的不确定性，它度量的是我们的inputdata是否存在于已经见过的数据的分布之中。在深度学习中，对于这种不确定性的建模非常重要，因为噪声普遍存在于数据之中。大多数图像识别方法是将图像映射为高维空间中的一个点，通过欧氏距离来衡量两张图片的相似度，这样，相同label的图

码一码码码·2023-11-04 07:39

Quora上How important is deep learning in autonomous driving?答案的搬运

原题目链接https://www.quora.com/How-important-is-deep-learning-in-autonomous-driving#答案1Deeplearning(DL)isaveryinterestingtechnologyindeedandyesitdoessolveperceptionreallywellhoweverIbelieveit

哀酱·2023-11-04 07:08

概率人脸嵌入（二）

论文：“DataUncertaintyLearninginFaceRecognition”代码参考：https://github.com/Ontheway361/dul-pytorch文中使用分类和回归两种方法学习不确定性

wujpbb7·2023-11-04 07:01

Data Uncertainty Learning in Face Recognition

传统的面部识别方法即使在图片中面部模糊的情况下，耶给出确定的面部识别特征事实上，这种模糊的代表着数据的不确定性，这个网络向我们展示了在不确定视角下，简单的回归任务和面部识别回归任务共享同样的模式在这篇论文中，我们展示了每个面部作为一个高斯分布去建模这种不确定性，同时我们提出两种方法去优化模型方法一：我们从分布中抽样，得到一个stochastic嵌入。然后喂进一个分类器方法二：我们微调最后一个全连接

云淡风轻__·2023-11-04 07:58

Nature Reviews Genetics| 在基因组学中应用机器学习的常见陷阱

PITFALLS.jpgNatureReviewsGenetics|在基因组学中应用机器学习的常见陷阱Whalen,S.,Schreiber,J.,Noble,W.S.etal.Navigatingthepitfallsofapplyingmachinelearningingenomics.NatRevGenet

木舟笔记·2023-11-04 06:28

pytorch【优化器模块】二、优化器之二

一、learningrete学习率损失没有减小，反而在增大二、Momentum动量momentum一般设置为0.9三、SGD优化器

米线织毛衣·2023-11-04 06:31

一切都是最好的安排

昨天，完成了在新岗位上的“首秀”——第一节公开课，中间发生了小插曲，电脑发生故障，课件播放不了，好在我足够镇静，学生问我紧张不，我说还行。这应该是这几年在心态上的成长吧！

余生83·2023-11-04 06:41

分布式深度学习：神经网络的分布式训练

按照计划，《DistributedDeepLearning》系列文章一共有三篇，本文是其中的第一篇，后续的文章机器之心

阿炜·2023-11-04 05:12

本地搭建Airflow调度平台

安装步骤创建运行目录mkdirairflow_leanring&&cdairflow_learning创建python环境，并启动sudopip3installvirtualenvvirtualenv-ppython3airflow_venvsourceairflow_venv

Coder小咚·2023-11-04 05:57

机器学习中的神经网络Neural Networks for Machine Learning：Lecture 5 Quiz

Lecture5QuizHelpCenterWarning:Theharddeadlinehaspassed.Youcanattemptit,butyouwillnotgetcreditforit.Youarewelcometotryitasalearningexercise.Question1Forwhichofthefollowingtaskscanweexpectthattheproblem

GarfieldEr007·2023-11-04 05:29

[Machine Learning][Part 8]神经网络的学习训练过程

目录训练过程一、建立模型：二、建立损失函数J(w,b):三、寻找最小损失函数的(w,b)组合为什么需要激活函数激活函数种类二分法逻辑回归模型线性回归模型回归模型训练过程一、建立模型：根据需求建立模型，从前面神经网络的结果可以知道，每一层都有若干个模型在运行，因此建立神经网络就需要先根据需求确定计算模型,也就是得到逻辑回归模型公式为：上面三层的神经网络的代码实现为：importtensorflowa

思则变·2023-11-04 05:26

[PyTorch][chapter 61][强化学习-免模型学习1]

前言：在现实的学习任务中，环境其中的转移概率P,奖赏函数R是未知的，或者状态X也是未知的称为免模型学习（model-freelearning）目录：1:蒙特卡洛强化学习2：同策略-蒙特卡洛强化学习3：异策略

明朝百晓生·2023-11-04 04:06

NICE: Improving Panoptic Narrative Detection and Segmentation with Cascading Collaborative Learning

全局叙事定位NICE:ImprovingPanopticNarrativeDetectionandSegmentationwithCascadingCollaborativeLearning论文阅读笔记一

乄洛尘·2023-11-04 04:01

An Efficient Threshold-Driven Aggregate-Label Learning Algorithm for Multimodal Information Processi

较长的条形表示较亮的像素，(b)中的每个像素都编码为©中相应行中的单个尖峰©有效描述子带信号的移动轨迹作者未提供代码

宇来风满楼·2023-11-04 04:49

Learning to Segment Rigid Motions from Two Frames 代码复现

环境配置https://github.com/gengshan-y/rigidmask1.拉取代码gitclonehttps://github.com/gengshan-y/rigidmask.gitcdrigidmask2.创建conda环境，修改rigidmask.ymlname:rigidmaskchannels:-pytorch-pytorch3d-conda-forge-defaults

玛卡巴卡_qin·2023-11-04 03:18

教育日思3公开课

王老师在教育日思中写到公开课应少一点刻板，多一些真实，对此我持认同观点。公开课自己上过几节，听过的更多，也帮助同组年轻老师准备过，总结起来确实套路较多。一位年轻老师说：没点花样还是公开课吗？

3155d2500d7a·2023-11-04 03:54

scikit-learn

scikit-learn官网截图sklearn库的基本介绍MachineLearninginPythonSimpleandefficienttoolsfordatamininganddataanalysisAccessibletoeverybody

米切尔·2023-11-04 02:12

HUMAN TOMATO: TEXT - ALIGNED WHOLE-BODY MOTION GENERATION（2023.10.19）

文章目录AbstractIntroduction现有工作的不足为了解决上述问题主要贡献Methodology（方法论）PROBLEMFORMULATION（问题公式化）LEARNINGDISCRETEWHOLE-BODYREPRESENTATIONS

怎么全是重名·2023-11-04 02:05

基于图神经网络的联邦学习跨企业推荐

FederatedLearning-BasedCross-EnterpriseRecommendationWithGraphNeuralNetworks论文试图解决什么问题该论文试图解决跨企业推荐系统中存在的数据共享和用户隐私保护的问题

jieHeEternity·2023-11-04 01:54

【强化学习】14 —— A3C（Asynchronous Advantage Actor Critic）

A3C算法（AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning）于2016年被谷歌DeepMind团队提出。

yuan〇·2023-11-04 00:53

Webpack极限打包优化

今天为了更好地了解一下Webpack打包优化的一些内容,看了一下NEXT公开课,Webpack打包极限优化,感兴趣的朋友可以去腾讯课堂看看,我这里也是对于公开课的笔记总结!

井润·2023-11-04 00:49

ZKP10.2 Efficient Recursion via Statement Folding (Nova)

ZKP学习笔记ZK-LearningMOOC课程笔记Lecture10:RecursiveSNARKs,AggregationandAccumulation(DanBoneh)10.3EfficientRecursionviaStatementFolding

Simba14·2023-11-04 00:56

ZKP10.1 Recursive SNARKs, Aggregation and Accumulation

ZKP学习笔记ZK-LearningMOOC课程笔记Lecture10:RecursiveSNARKs,AggregationandAccumulation(DanBoneh)10.1IntroductionandApplicationsofRecursiveSNARKsRecall

Simba14·2023-11-04 00:26

ZKP9 SNARKs based on Linear PCP (Pinocchio & Groth16)

ZKP学习笔记ZK-LearningMOOC课程笔记Lecture9:SNARKsbasedonLinearPCP(YupengZhang)SNARKslearnedsofarEarliestImplementedSNARKsProsShortestproofsize

Simba14·2023-11-04 00:25

U-Net - Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation论文翻译——中英文对照

翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationU-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentationAbstractThere

SnailTyan·2023-11-03 23:53

一年半的洋光外语历程，洋光外语一年半的心酸

当时我与同学一起去听了一节韩语的公开课，我发现比起我自己阅读较为生涩难懂的初级韩语书籍，在课堂里的学习效果是十分明显的。而且在当时的入门班公开课里，老师用谐音口令等独特的方式讲解韩语的入门知识，既能

萌少女瞄·2023-11-03 23:18

[Machine Learning] Learning with Noisy Labels

文章目录随机分类噪声(RandomClassificationNoise,RCN)类别依赖的标签噪声(Class-DependentNoise,CCN)二分类多分类实例和类别依赖的标签噪声(InstanceandLabel-DependentNoise,ILN)标签噪声是指分类任务中的标签被错误地标记。这可能是由于各种原因，如数据收集错误、主观偏见或其他噪声源。在有监督的机器学习中，标签噪声指的是

华北小龙虾·2023-11-03 23:26

小样本分割的新视角，Learning What Not to Segment【CVPR 2022】

论文地址：Excellent-Paper-For-Daily-Reading/image-segmentationatmain类别：图像分割时间：2023/11/01摘要目前背景：少样本分割（FSS）得到了广泛的发展。以前的大多数工作都在努力通过分类任务衍生的元学习框架来实现泛化。存在问题：但受过训练的模型偏向于预测可见类，从而阻碍了对新范式的认识。论文贡献：本文提出了一个新鲜而直接的见解，以缓解

夏天是冰红茶·2023-11-03 23:42

Deep-learning

图卷积网络在药物研发中的应用综述尽管深度学习在很多领域在过去的几年取得了一定的成功，但是在分子信息和药物发现领域成功的应用依然有限。适用于深层架构的结构化数据方面的最新进展为药物研究开辟了新的范例。该篇从四个角度阐述了图神经网络在药物发现和分子信息领域的应用。1）分子属性和活性预测；2）相互作用预测；3）合成预测；4）从头药物设计。最后总结了药物相关问题的代表性应用。讨论将图卷积网络应用于药物发现

斗战胜佛oh·2023-11-03 22:19

在线公开课 | 前端工程师如何突破瓶颈更好地变现自己

在线公开课|前端工程师如何突破瓶颈更好地变现自己原创：京小云京东云开发者社区3天前课程概要此次课程的分享主题是"前端工程师如何突破瓶颈更好地变现提升自己"。

csxyo42460·2023-11-03 22:16

(1998, LeNet-5)Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition

有了前面几篇论文的经验积累，YanLeCun在1998年的这篇论文中正式提出了LeNet-5—第一个广为人知的经典CNN网络模型。但是这篇文章的内容远不止提出了一个LeNet-5，整整75页的内容，专门LeNet-5的部分只有不到10页，位于论文的第二部分。真实世界中的文档识别系统（documentrecognitionsystem）是由多个模块（modules）组成的，典型地包括：文本定位（te

运动小爽·2023-11-03 21:05

SpringCloud微服务学习笔记

SpringCloud微服务学习笔记项目地址：https://github.com/taoweidong/Micro-service-learning单体架构(Monolithic架构)在这里插入图片描述

Taowd·2023-11-03 21:53

金融科技场景下的模型可解释性应用探索

融慧算法与技术·2023-11-03 19:42

2018 VALSE 视觉盛宴-总结笔记

（关于Deepembeddinglearning《DeepEmbe

墨三·2023-11-03 19:12

「系列公开课」第5讲：五行生克理论

紫微星河·2023-11-03 18:17

集成学习原理

一、集成学习的概述集成学习(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。

小小orange·2023-11-03 16:49

一文速览机器学习的类别（Python代码）

序列文章：上一篇《白话机器学习概念》一、机器学习类别机器学习按照学习数据经验的不同，即训练数据的标签信息的差异，可以分为监督学习（supervisedlearning）、非监督学习（unsupervisedlearning

算法进阶·2023-11-03 16:44

[C3W2] Structuring Machine Learning Projects - ML Strategy 2

第二周：机器学习策略（2）（MLStrategy（2））误差分析（Carryingouterroranalysis）你好，欢迎回来，如果你希望让学习算法能够胜任人类能做的任务，但你的学习算法还没有达到人类的表现，那么人工检查一下你的算法犯的错误也许可以让你了解接下来应该做什么。这个过程称为错误分析，我们从一个例子开始讲吧。假设你正在调试猫分类器，然后你取得了90%准确率，相当于10%错误，，在你的

weixin_30577801·2023-11-03 16:36

小郁同学·2023-11-03 16:02

机器学习考试复习

问题和模型模型表示损失函数符号表示优化损失函数解析式求导什么时候X^T*X不可逆梯度下降法关于梯度下降算法的一些细节判断题梯度下降法v.s.解析法扩展线性回归法featurescalingmeannormalizationlearningrate

三三三三三三外·2023-11-03 14:19

CNN

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning

Jarkata·2023-11-03 14:22

[Paper Reading] Audio-Driven Facial Animation by Joint End-to-End Learning of Pose and Emotion

OverviewOverview本文首先提出了从端到端的网络，从输入的音频直接推断人脸表情变化对应的顶点位置的偏移量。为了解决声音驱动过程中，情绪变化对表情驱动效果的影响，网络自动从数据集中学习情绪状态潜变量。运行推断阶段，可将情绪潜变量作为用户输入控制参数，从而输出不同情绪下的说话表情。网络结构根据功能，网络主要划分为三个部分：频率分析层(FormantAnalysisNetwork)、发音分析

_soaroc_·2023-11-03 13:56

PBL，可能是“良药”，一定不是“神药”

基于项目的学习【定义】英文：Project-BasedLearning（PBL.）。中文：基于项目的学习，项目式学习，项目化学习。#源自英文，不同版本翻译结果不同。

苗小芸·2023-11-03 13:13

《跨越不可能》：学会计算回报率，引爆个人效能，让梦想成为可能

看公开课？还是看书？公众号可以看五到六篇，公开课可以看一节，读书只能读几页。每个公众号文章，至少有一个论点，五六篇文章至少能获得五六个新想法。在一节课中，老师一般会带我们学习一个技能。

王小土要努力·2023-11-03 13:03

哲学的一点东西

今天看了一个政治哲学教授的一门公开课，里面有两个点我觉得有点意思：一个是说人不能太沉迷于哲学，不然就会丧失行动力。另一个点是说哲学这门科学有一个明显的坏处，就是可能会是一个人的认知出现紊乱。

天选之子黄某某·2023-11-03 12:37

跑步那些事 | 科学跑步

为了更好的跑步，以及更好的完成“每月100KM”项目，听取了一节跑步公开课，并做了一些记录，以供参考。跑步不在于追求速度和时长，慢以致远。

纵横生长·2023-11-03 11:31

论文阅读--从图像中检测杂草的深度学习技术综述

Title:AsurveyofdeeplearningtechniquesforweeddetectionfromimagesAbstract:TherapidadvancesinDeepLearning

追忆苔上雪·2023-11-03 10:39

集成学习的原理及常用算法的python代码实现

1.集成学习集成学习（ensemblelearning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统（multi-classifiersystem）、基于委员会的学习（committee-basedlearning

南山十一少·2023-11-03 09:37

task03

Datawhale计算机视觉基础-图像处理（下）-Task03Haar特征描述算子-人脸检测地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob

黑乎乎AI·2023-11-03 09:14

简要介绍 | 解析模态之间的联系：跨模态学习与多模态学习的区别和联系

解析模态之间的联系：跨模态学习与多模态学习的区别和联系在人工智能的广泛领域中，跨模态学习(Cross-modalLearning)和多模态学习(Multi-modalLearning)是两个重要的研究领域

R.X. NLOS·2023-11-03 09:17

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