Learning）第30页

机器学习每日论文速递[08.01]

有些许帮助的话，麻烦关注一下哦(*￣rǒ￣)cs.LG方向，今日共计47篇[cs.LG]：【1】OnMutualInformationMaximizationforRepresentationLearning

arXiv每日论文速递·2023-12-26 16:49

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

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

suoqingzhan·2023-12-26 16:37

1 监督学习-概述

即学习模型的集合3）确定模型选择的准则，即学习的策略4）实现求解最优模型的算法，即学习的算法5）通过学习方法选择最优模型6）利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析1.2监督学习监督学习（supervisedlearning

奋斗的喵儿·2023-12-26 14:36

Pytorch深度强化学习2-1：基于价值的强化学习——DQN算法

目录0专栏介绍1基于价值的强化学习2深度Q网络与Q-learning3DQN原理分析4DQN训练实例0专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现

Mr.Winter`·2023-12-26 14:40

Bayesian Transfer Learning

Q:这篇论文试图解决什么问题？A:这篇论文探讨了贝叶斯转移学习的方法，旨在通过利用相关领域的数据来提高目标领域的模型性能。具体来说，论文讨论了如何确定和执行跨领域之间的最优信息转移，这是转移学习中的一个核心问题。论文通过模拟研究比较了贝叶斯方法与频率学派竞争对手的性能，并讨论了贝叶斯转移学习在不同类型转移学习问题中的应用，包括具有共同特征空间的领域和具有重叠特征的领域。此外，论文还探讨了在目标领域

步子哥·2023-12-26 13:38

Exploring the Limits of Masked Visual Representation Learning at Scale论文笔记

论文名称：EVA:ExploringtheLimitsofMaskedVisualRepresentationLearningatScale发表时间：CVPR2023作者及组织：北京人工智能研究院；华中科技大学

hello_dear_you·2023-12-26 13:03

201821106英语复盘日志

2.这周学到的怦然心动的词:laughorcry哭笑不得naturaladj.自然的claimvt.主张，声称3.最喜欢的一句话:Ifwhatwearelearningisstrangetous,itwillbehelpfulifthereareotherstudentsarounduswhocanworkwithusandpra

i_wanwan·2023-12-26 13:54

python机器学习算法书籍代码-赵志勇

基于python2.X，原作者代码在githubzhaozhiyong19890102/Python-Machine-Learning-Algorithm:Python-Machine-Learning-Algorithm

finbarr45·2023-12-26 13:07

深度学习大作业-MobileNetV2水果识别模型

FruitRecognitionDeepLearning深度学习大作业，利用CNN和MobileNetV2搭建的水果识别模型。github地址Lab文件夹中有七个深度学习课程相关实验以及文档。

Giperxr·2023-12-26 10:32

《Learning Fine-grained Features via a CNN Tree for Large-scale Classification》阅读笔记

论文标题《LearningFine-grainedFeaturesviaaCNNTreeforLarge-scaleClassification》通过CNN树学习细粒度特征，实现大规模分类作者ZhenhuaWang

AncilunKiang·2023-12-26 09:09

《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for FGVC》阅读笔记

论文标题《ProgressiveLearningofCategory-ConsistentMulti-GranularityFeaturesforFine-GrainedVisualClassification

AncilunKiang·2023-12-26 09:38

BERT的学习

BERT1.前言self-supervisedlearning是一种无监督学习的特殊形式，算法从数据本身生成标签或者目标，然后利用这些生成的目标来进行学习。

鱼儿也有烦恼·2023-12-26 08:17

3ml乐谱制作工具_用于生产的ML基础结构工具（第1部分）

3ml乐谱制作工具重点(Tophighlight)MachineLearning(ML)isbeingadoptedbybusinessesinalmosteveryindustry.ManybusinessesarelookingtowardsMLInfrastructureplatformstopropeltheirmovementofleveragingAIintheirbusiness.U

weixin_26752765·2023-12-26 07:59

PLC留学生作业代做、代写github作业、Python，c/c++语言作业代写、代做Java实验作业代写Web开发|调试C/C++编程

April3rd3extra-creditpointsifyouturninbyTuesday,April2ndAboutThisHomeworkForthishomework,youwillstartlearningAgdabywritingsomeproofs.YouwillfirstinstallAgdaon

weitijuan·2023-12-26 06:36

LVM Sequential Modeling Enables Scalable Learning for Large Vision Models

LVM:SequentialModelingEnablesScalableLearningforLargeVisionModelsTL;DR：本文提出一种纯视觉的序列建模方法LVM，不需要任何文本数据。

Adenialzz·2023-12-26 05:09

【文献分享】UncLe-SLAM: 将不确定性学习用于密集神经SLAM

论文题目：UncLe-SLAM:UncertaintyLearningforDenseNeuralSLAM中文题目：UncLe-SLAM:将不确定性学习用于密集神经SLAM作者：ErikSandstromKevinTaLucVanGoolMartinR.Oswald0

K.Fire好好睡觉·2023-12-26 04:07

【心理学与AI】Distinguishing Prototype-Based and Exemplar-Based Processes in Dot-Pattern Category Learning

区分基于原型和基于范例的点模式类别学习（Dot-PatternCategoryLearning）过程J.DavidSmith，JohnPaulMinda，2002.原型分类：人类平均他们的范例经验来形成一个类别原型

YuikoAo·2023-12-26 03:30

统计学习方法笔记二---感知机(Perceptron Learning Algorithm,PLA)

简介感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型，解决的问题是分类问题。目标/目的：求出将训练数据进行线性划分的分类超平面，为此导入误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最小化，求的感知机模型。感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始

爱科研的徐博士·2023-12-25 23:13

【全过程】Pycharm 远程服务器调试配置 project Interpreter

前言因为深度学习算法的流行，目前很多算法的运行都需要在GPU上运行，因为DeepLearning是一项数据驱动的技术，训练的时候需要大量的数据支撑，所以，要想快速的完成基于深度神经网络模型的训练模型，一般是要在

爱科研的徐博士·2023-12-25 23:12

【ICCV 2023】MPI-Flow：什么，只需要单张图片就能训练光流估计模型了？

OpticalFlowDataGenerationIndependentObjectMotionsDepth-AwareInpainting实验结果：来源：ICCV2023机构：北京理工大学&小红书论文题目：MPI-Flow:LearningRealisticOpticalFlow

BIT可达鸭·2023-12-25 21:28

20180412【W7】英语作文

Thereisnotomorrowthatwillnotcome.Afterreadingjobs'sspeech,Iwanttotalkaboutthreeparts.Thefirstpartisaboutloveandlearning.Weoftenthinkaboutwhatyouthis

乔美华·2023-12-25 19:02

强化学习------Policy Gradient算法公式推导

目录一、前言二、公式推导基线三、代码实现四、参考一、前言PolicyGradient算法是一种基于策略的强化学习算法，与基于值的方法（如Q-learning和DQN）不同。

韭菜盖饭·2023-12-25 17:04

群组推荐模型---SoAGREE(Social-Enhanced Attentive Group Recommendation)

SoAGREE概要方法HierarchicalAttentionNetworkLearningAttentiveUserRepresentationLearningNCF(NeuralCollaborativeFiltering

kk变色龙13·2023-12-25 12:00

[论文阅读笔记28] 对比学习在多目标跟踪中的应用

的外观特征网络提供一些启示.使用对比学习做MOT的鼻祖应该是QDTrack,本篇博客对QDTrack及其后续工作做一个总结.持续更新…1.QDTrack论文:QDTrack:Quasi-DenseSimilarityLearningforAp

wjpwjpwjp0831·2023-12-25 08:24

Python机器学习实践与Kaggle实战（转）

python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning-for-kaggle-competition-in-python

weixin_30512785·2023-12-25 08:47

语义分割 LR-ASPP网络学习笔记（附代码）

论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.02244代码地址：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing

无妄无望·2023-12-25 08:07

ML Design Pattern——Hyperparameter Tuning

Hyperparametertuningistheprocessoffindingtheoptimalsetofhyperparametersforamachinelearningmodel.Hyperparametersaresettingsthatcontrolthelearningprocess

卢延吉·2023-12-25 05:41

交通 | DRL4LRP：空间优化之经典问题新方法

Wang,Z.,Su,C.,&Li,X.(2023,November).ANewApproachforSolvingLocationRoutingProblemswithDeepReinforcementLearningofEmergencyMedicalFacility.InProceedingsofthe8thACMSIGSPATIA

运筹OR帷幄·2023-12-25 03:23

【Django在线教育平台】09.机构详情、机构课程详情页

GitHub地址：https://github.com/xyliurui/OnlineLearningPlatform；Django版本：2.0.8更多内容请点击我的博客查看，欢迎来访。

吾星喵·2023-12-25 02:43

机器学习综述

https://www.jiqizhixin.com/articles/Recent-Advances-in-Deep-Learning-An-Overview机器学习领域综述见上

Shelomith·2023-12-25 02:16

灵巧手操作模仿学习：DexMV

DexMV:ImitationLearningforDexterousManipulationfromHumanVideos解析摘要1.简介2.相关工作2.1DexterousManipulation（

AIRV_Gao·2023-12-25 00:09

Dexterous Grasping: GraspGF

GraspGF:LearningScore-basedGraspingPrimitiveforHuman-assistingDexterousGrasping解析简介1.简介2.Human-assistingDexterousGrasping

AIRV_Gao·2023-12-25 00:08

运动重定向：C-3PO-v1

TeachMe:Three-phaselearningframeworkforroboticmotionimitationbasedoninteractiveteachingandreinforcementlearning

AIRV_Gao·2023-12-25 00:08

综述：基于骨骼（skeleton）的动作识别方法

Deeplearning‐basedactionrecognitionwith3Dskeleton:Asurvey1.简介1.13DSkeleton‐basedActionRecognition1.简介

AIRV_Gao·2023-12-25 00:38

InstructPix2Pix: 随口修图

'InstructPix2PixLearningtoFollowImageEditingInstructions是一篇非常有意思的文章，有意思说的是效果，要做出论文的效果过程并没那么顺利。

xiexiecn·2023-12-25 00:46

Azure Machine Learning - 如何使用 GPT-4 Turbo with Vision

介绍如何在Azure中使用GPT-4TurbowithVision关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人GPT-4TurbowithVision介绍GPT-4TurbowithVision是OpenAI开发的一个大型多模态模

TechLead KrisChang·2023-12-24 23:47

JavaScript进阶（day04:高阶技巧）

学习源码可以看我的个人前端学习笔记(github.com):qdxzw/frontlearningNotes觉得有帮助的同学，可以点心心支持一下哈一、深浅拷贝浅拷贝和深拷贝只针对引用类型1.浅拷贝如果是简单数据类型拷贝值

我是如此相信ᯤ⁶⁶ᴳ·2023-12-24 21:40

JavaScript进阶（day01作用域&解构&箭头函数）

学习源码可以看我的个人前端学习笔记(github.com):qdxzw/frontlearningNotes觉得有帮助的同学，可以点心心支持一下哈一、作用域作用域（scope）规定了变量能够被访问的”范围

我是如此相信ᯤ⁶⁶ᴳ·2023-12-24 21:10

JavaScript进阶（day02:构造函数&数据常用函数）

学习源码可以看我的个人前端学习笔记(github.com):qdxzw/frontlearningNotes觉得有帮助的同学，可以点心心支持一下哈一、深入对象1.创建对象三种方式①利用对象字面量创建对象

我是如此相信ᯤ⁶⁶ᴳ·2023-12-24 21:10

JavaScript进阶（day03:深入面向对象）

学习源码可以看我的个人前端学习笔记(github.com):qdxzw/frontlearningNotes觉得有帮助的同学，可以点心心支持一下哈一、编程思想1.面向过程介绍面向过程，就是按照我们分析好了的步骤

我是如此相信ᯤ⁶⁶ᴳ·2023-12-24 21:40

JavaScript基础（day01:let/const变量、数据类型、ES6模板字符串）

学习源码可以看我的个人前端学习笔记(github.com):qdxzw/frontlearningNotes觉得有帮助的同学，可以点心心支持一下哈前言不能只看不动手不管多简单的代码都要练习随时暂停视频随时写代码不要抄代码重点难点案例一定要多写几遍

我是如此相信ᯤ⁶⁶ᴳ·2023-12-24 21:39

JavaScript应用（day01:DOM获取&属性操作）

学习源码可以看我的个人前端学习笔记(github.com):qdxzw/frontlearningNotes觉得有帮助的同学，可以点心心支持一下哈一、变量声明const声明的值不能更改，而且const声明变量的时候需要里面进行初始化但是对于引用数据类型

我是如此相信ᯤ⁶⁶ᴳ·2023-12-24 21:39

JavaScript应用（day07:实战案例）

学习源码可以看我的个人前端学习笔记(github.com):qdxzw/frontlearningNotes觉得有帮助的同学，可以点心心支持一下哈放大镜效果业务分析①：鼠标经过对应小盒子，左侧中等盒子显示对应中等图片获取对应的元素采取事件委托的形式

我是如此相信ᯤ⁶⁶ᴳ·2023-12-24 21:09

Vue核心语法、脚手架与组件化开发、VueRouter&Vuex、综合案例（待办事项工具）

学习源码可以看我的个人前端学习笔记(github.com):qdxzw/frontlearningNotes觉得有帮助的同学，可以点心心支持一下哈一、Vue核心语法Document{{content}}

我是如此相信ᯤ⁶⁶ᴳ·2023-12-24 21:07

三单元视听说、四单元精读复盘

Part11，从本单元中我学到的最重要的理念精读：WestartwiththecontrastsomedrawbetweenaWesternemphasisondiscoverylearningtoencouragecreativityandthetraditionalChinesepreferenceforamoreguideapproachtodevelopingskills

朱语婷教育学一班·2023-12-24 21:55

K 近邻算法解析: 从原理到实践的机器学习指南

近邻算法K近邻中的距离欧氏距离曼哈顿距离余弦相似度选择合适的K值奇数vs偶数通过交叉验证选择k值实战分类问题回归问题K近邻算法的优缺点优点缺点手把手实现k近邻手搓算法实战分类概述机器学习(MachineLearning

我是小白呀·2023-12-24 17:25

【高光谱一】2022 TGRS Confident Learning-Based Domain Adaptation for Hyperspectral Image Classification

1.motivation跨域高光谱图像分类是遥感领域面临的主要挑战之一。为了获得更好的统计一致性，现有方法以无监督的方式使用整个未评估的目标数据，这可能会引入噪声并限制神经网络的可判别性。在本文中，提出了基于置信学习的领域自适应(CLDA)从数据操作的新角度来解决这个问题。为此，提出了一种新的框架，将领域自适应与置信学习相结合，前者减少域间差异并为目标实例生成伪标签，后者从中选择高置信度的目标样本

羊驼不驼a·2023-12-24 16:14

【基础论文笔记二】Transfer Learning with Dynamic AdversarialAdaptation Network(2019 ICDM)动态对抗适应网络的迁移学习论文笔记

背景现有的对抗性领域自适应方法要么学习单个领域鉴别器来对齐全局源和目标分布，要么关注基于多个鉴别器的子域对齐。然而，在实际应用中，域之间的边际（全局）分布和条件（局部）分布对适应的贡献往往不同。在本文中，作者提出了一种新的动态对抗性自适应网络（DAAN）来动态学习域不变表示，同时定量评估全局和局部域分布的相对重要性。DAAN架构在DAAN中，高级特征f由特征提取器（Gf，蓝色部分）提取。然后，分别

羊驼不驼a·2023-12-24 16:43

【prompt一】Domain Adaptation via Prompt Learning

1.Motivation当前的UDA方法通过对齐源和目标特征空间来学习域不变特征。这种对齐是由诸如统计差异最小化或对抗性训练等约束施加的。然而，这些约束可能导致语义特征结构的扭曲和类可辨别性的丧失。在本文中，引入了一种新的UDA提示学习范式，即通过提示学习进行领域适应(DAPL)。使用了预训练的视觉语言模型，并且只优化了很少的参数。主要思想是将领域信息嵌入到提示中，这是一种由自然语言生成的表示形式

羊驼不驼a·2023-12-24 16:11

【视觉实践】使用Mediapipe进行目标检测：杯子检测和椅子检测实践

目录1Mediapipe2Solutions3安装mediapipe4实践1MediapipeMediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(machinelearning

Jackilina_Stone·2023-12-24 14:49

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