Learning）第36页

论文阅读《Learning Adaptive Dense Event Stereo from the Image Domain》

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Cho_Learning_Adaptive_Dense_Event_Stereo_From_the_Image_Domain_CVPR

CV科研随想录·2023-12-16 02:42

别人怎么对你都是你教的

(不要再把自己想象成受害者，把自己引入困境的牢笼之中，就算是一片荒芜的沙漠，也可以孕育出一个有价值的生命，我的人生我做主，做自己生活的主宰者)2.LOVER原则由五个英文单词首字母组成：Learning

尼克宝贝·2023-12-16 00:33

【Pytorch】Transposed Convolution

可视化学习参考来自：详解逆卷积操作–Up-samplingwithTransposedConvolutionPyTorch使用记录https://github.com/naokishibuya/deep-learning

bryant_meng·2023-12-16 00:50

十大机器学习算法

姓名：李沈轩学号：20181214373学院：广研院【原文链接】MachineLearning:十大机器学习算法-知乎(zhihu.com)【嵌牛导读】本文对基础的机器学习算法做了一个简单介绍【嵌牛鼻子

哦O·2023-12-15 23:32

对比学习

深度学习的本质就是做两件事情：RepresentationLearning（表示学习）和InductiveBiasLearning（归纳偏好学习）。要说到对比学习，首先要从自监督学习开始讲起。

可能性之兽·2023-12-15 23:53

NLP论文解读：无需模板且高效的语言微调模型（上）

id=6o5ZEtqP2g提示学习（Prompt-learning）被誉为自然语言处理的“第4种范式”，它可以在少样本甚至零样本的条件下，通过将下游任务修改为语言生成

NLP论文解读·2023-12-15 22:27

了解第二部分多武装匪徒的强化学习手

Links:)Introduction介绍Multi-ArmedBandits|Notebook多臂土匪|笔记本ThisisthesecondentryofaseriesonReinforcementLearning

weixin_26738395·2023-12-15 21:51

强化学习笔记------第一章----强化学习概述（超详细）

例如图片分类，监督学习（supervisedlearning），指的是我们有一大堆标注的数据，如飞机、汽车等等，这些图片都要满足独立同分布（i.i.d），意思就是他们之间是没有关联的。

深度睡眠小能手·2023-12-15 21:49

强化学习笔记5：learning&planning， exploration&exploitation

1learning&planningLearning和Planning是序列决策的两个基本问题。

UQI-LIUWJ·2023-12-15 21:48

【强化学习-读书笔记】多臂赌博机 Multi-armed bandit

参考ReinforcementLearning,SecondEditionAnIntroductionByRichardS.SuttonandAndrewG.Barto强化学习与监督学习强化学习与其他机器学习方法最大的不同

x66ccff·2023-12-15 20:38

【S2ST】Direct Speech-to-Speech Translation With Discrete Units

DirectSpeech-to-SpeechTranslationWithDiscreteUnitsAbstractIntroductionRelatedworkModelSpeech-to-unittranslation(S2UT)modelMultitasklearningUnit-basedvocoderExperimentsDataSystemsetupBaselineASRM

cxxx17·2023-12-15 20:04

【已解决】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasSgemm( handle, opa, o

：https://github.com/adiyoss/WatermarkNN项目简介：https://medium.com/@carstenbaum/the-ubiquity-of-machine-learning-and-its-challenges-to-intellectual-property

鳗小鱼·2023-12-15 20:49

机器学习基础知识分享：深度学习

深度学习（DeepLearning）是近年来发展十分迅速的研究领域，并且在人工智能的很多子领域都取得了巨大的成功．从根源来讲，深度学习是机器学习的一个分支，是指一类问题以及解决这类问题的方法。

白牛DATA·2023-12-15 20:58

Deep Learning | 3 Structuring Machine Learning Projects

1OrthogonalizationOrthogonalizationororthogonalityisasystemdesignpropertythatassuresthatmodifyinganinstructionoracomponentofanalgorithmwillnotcreateorpropagatesideeffectstoothercomponentsofthesystem.I

shawn233·2023-12-15 20:18

re:Invent 2023 | 一家支持生成式 AI 的企业：亚马逊云科技的变革人工智能/机器学习

关键字:[AmazonWebServicesre:Invent2023,GenerativeAi,亚马逊云科技,ModelDevelopment,MachineLearning,FineTuning]本文字数

李白的好朋友·2023-12-15 19:56

机器学习-SVM（支持向量机）

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier

向岸看·2023-12-15 17:59

CMBAC算法总结

论文原文：Sample-EfficientReinforcementLearningviaConservativeModel-BasedActor-Critic参考文章：【AAAI2022】一种样本高效的基于模型的保守

神奇的托尔巴拉德·2023-12-15 17:41

数字图像处理入门

GtLinyer·2023-12-15 14:40

机器学习中的 Transformation Pipelines（Machine Learning 研习之十）

TransformationPipelines有许多数据转换步骤需要以正确的顺序执行。幸运的是，Scikit-Learn提供了Pipeline类来帮助处理这样的转换序列。下面是一个用于数值属性的小管道，它首先对输入特性进行归并，然后对输入特性进行缩放:fromsklearn.pipelineimportPipelinenum_pipeline=Pipeline([("impute",SimpleI

甄齐才·2023-12-15 13:21

【论文阅读笔记】Uncertainty quantification and attention-aware fusion guided multi-modal MR brain tumor segm

ZhuS.Uncertaintyquantificationandattention-awarefusionguidedmulti-modalMRbraintumorsegmentation[J].ComputersinBiologyandMedicine,2023:107142.本文与“Featurefusionandlatentfeaturelearningguidedbraint

cskywit·2023-12-15 12:43

机器学习笔记：linear scaling learning rate （学习率和batch size的关系）

但是达到相同精度所需要的epoch数量越来越多换句话说，使用相同的epoch数量时，大batchsize训练的模型与小batchsize训练的模型相比，验证准确率会减小——>提出了linearscalinglearningrate

UQI-LIUWJ·2023-12-15 12:59

geolife笔记：比较不同轨迹相似度方法

这里采用论文笔记：DeepRepresentationLearningforTrajectorySimilarityComputation-CSDN博客中的方法：2收集每一个id对应的轨迹2.1经纬度转

UQI-LIUWJ·2023-12-15 12:59

联邦蒸馏领域中，有哪些有意思的工作

Top-1：FedCache:AKnowledgeCache-drivenFederatedLearningArchitectureforPersonalizedEdgeInt

MCRG·2023-12-15 11:39

联邦学习新探：端边云协同引领大模型训练的未来 | INFOCOM 2024

联邦学习（FederatedLearning）就是一种能够在不损害用户隐私的前提下，训练人工智能模型的技术。随着云计算、边缘计算和终端设备的发展，端边云协同（End-Edge-CloudCollabo

MCRG·2023-12-15 11:38

如何计算近似纳什均衡_在普适边缘计算环境中的多代理模仿学习：一种分散计算卸载算法...

Wang,X.,Ning,Z.,&Guo,S.(2021).Multi-AgentImitationLearningforPervasiveEdgeComputing:ADecentralizedComputationOffloadingAlgorithm.IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems

weixin_39697096·2023-12-15 11:06

Azure Machine Learning - Azure OpenAI 服务使用 GPT-35-Turbo and GPT-4

通过AzureOpenAI服务使用GPT-35-TurboandGPT-4环境准备Azure订阅-免费创建订阅已在所需的Azure订阅中授予对AzureOpenAI服务的访问权限。目前，仅应用程序授予对此服务的访问权限。可以填写https://aka.ms/oai/access处的表单来申请对AzureOpenAI服务的访问权限。Python3.7.1或更高版本。以下Python库：os。部署了g

TechLead KrisChang·2023-12-15 11:32

re:Invent 2023 | 使用 Amazon SageMaker Studio 扩展完整的机器学习开发

关键字:[AmazonWebServicesre:Invent2023,AmazonSageMakerStudio,MachineLearningDevelopment,SagemakerStudio,

taibaili2023·2023-12-15 11:10

re:Invent 2023 | 使用亚马逊云科技 Serverless 和边缘计算，大规模交付 EO 数据

Invent2023,Skywatch,EarthObservationData,SatelliteImagery,AmazonWebServicesServerless,EdgeComputing,MachineLearning

taibaili2023·2023-12-15 11:39

re:Invent 2023 | 弹性生命周期：基于亚马逊云科技的弹性模型

ResilienceLifecycle,RecoveryTimeAndRecoveryPointObjectives,ChaosEngineeringTests,ObservabilityTools,RespondingAndLearningFromFa

李白的朋友高适·2023-12-15 10:35

T5论文个人记录

参考&转载自：介绍Google推出的大一统模型—T5_谷歌大模型_深度之眼的博客-CSDN博客T5和mT5-CSDN博客T5：ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer

小趴菜日记·2023-12-15 10:07

李宏毅gpt个人记录

博客目录GPT1基本实现模型参数量ELMO94MBERT340MGPT-21542M用无标注资料的任务训练完模型以后，它本身没有什么用，GPT1只能够把一句话补完，可以把Self-SupervisedLearning

小趴菜日记·2023-12-15 10:06

视频中自监督学习：「我的世界」下指令理解与跟随

本文介绍了北京大学人工智能研究院梁一韬助理教授所带领的CraftJarvis团队在「我的世界」环境下探索通用智能体设计的新进展，题为“GROOT:LearningtoFollowInstructionsbyWatchingGameplayVideos

TechBeat人工智能社区·2023-12-15 07:07

Week8

第8周十三、聚类(Clustering)13.1无监督学习：简介参考视频:13-1-UnsupervisedLearning_Introduction(3min).mkv在这个视频中，我将开始介绍聚类算法

kidling_G·2023-12-15 06:57

Deep Learning on Graphs: A Survey 详细学习笔记(2)------GCNs

上一篇文章介绍了论文提出的图深度学习面临的问题和GRNN的部分，接下来这篇文章将要介绍论文提到的GCNs的部分。这一部分作者总结了许多前者提出的神经网络，有些类似有些做了改进，本文就进行相应的详略分配，不一一详解。图卷积的定义要了解GCN，首先要搞清楚什么是图卷积。卷积的操作想必对机器学习有所了解的读者再熟悉不过了，但是图卷积又是什么。这个部分笔者结合了论文和网上一些大神写的见解做了个总体的汇总。

纯木桨·2023-12-15 05:22

论文笔记：详解图注意力网络（GAT）

ICLR2018GraphAttentionNetwork）论文的阅读笔记背景图注意力网络的构建模块与其他模型对比实验背景图神经网络的任务可以分为直推式(Transductive)学习与归纳(Inductive)学习：Inductivelearning

图学习的小张·2023-12-15 05:16

【论文阅读】深度学习方法在数字岩石技术中的应用进展

【论文名称】Advancesintheapplicationofdeeplearningmethodstodigitalrocktechnology深度学习方法在数字岩石技术中的应用进展【论文来源】EI

万里守约·2023-12-15 05:14

What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?

在计算机视觉中，有两种不确定性。种类：aleatoric偶然不确定性。来源于数据，不会随着模型的训练而改善。例如在分割标注时，在边缘处的标注本身就具有模糊性，这是固有的。epistemic认知不确定性。来源于模型，会随着数据量的增多而改善。例如在分割任务中，对于某个场景没有被训练过，在预测时就会出现很高的不确定性。原理：贝叶斯估计需要对数据的所有分布计算，然而实际上我们并不能获得所有数据的分布，所

徴徴南风·2023-12-15 03:04

2018 · EMNLP · Dict2vec : Learning Word Embeddings using Lexical Dictionaries

2018·EMNLP·Dict2vec:LearningWordEmbeddingsusingLexicalDictionaries·想法来源：使用词典里面对词的解释，来训练wordembedding价值

HelloShane·2023-12-15 02:01

论文阅读《Masked representation learning for domain generalized stereo matching》

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Rao_Masked_Representation_Learning_for_Domain_Generalized_Stereo_Matching_CVPR

CV科研随想录·2023-12-15 01:08

自动数据增广论文笔记 | AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data

谷歌大脑出品paper:https://arxiv.org/abs/1805.09501这里是个论文的阅读心得，笔记，不等同论文全部内容文章目录一、摘要1.1翻译1.2笔记二、(第三部分)自动增强:直接在感兴趣的数据集上搜索最佳增强策略2.1翻译2.2笔记三、(第四部分)实验与结果3.1翻译3.2笔记四、跳出论文，转入应用——timm包3.1timm包的自动增强搜索策略3.2随机增强参数解释3.3

Thomas_Cai·2023-12-15 01:29

面向遥感图像的道路区域提取及优化

一、论文2017（1）DeepRoadMapper（2）TopologyLoss2018（1）RoadTracer（2）iterative-deep-learning2019（1）LeveragingCrowdsourcedGPSDataforRoadExtractionfromAerialImagery

DreamColors·2023-12-14 23:18

聆听成长I都江堰市万汇学校为孩子成长助力！

Wearealwayslookingforwardtothegrowthofourchildren究竟什么才算成长Whatisgrowth是考了高分是学会自己穿衣Doesitmeanhighscores,learningtodress

都江堰市万汇学校·2023-12-14 22:07

关于嵌入式开发的一些信息汇总：开发模型以及自托管开发（一）

有一些作者本人的想法，以及来自外网的大拿的文章翻译而来，原文链接在此LearningLinuxforembeddedsystems，再次感谢，支持原创。1开发模型本期讨论开发模型。嵌入式Linux开

elsa_balabala·2023-12-14 22:51

machine learning代写、代做Markdown、代写python, C/C++编程语言代做Prolog|代写 Sta

Project3ClassificationandinferencewithmachinelearningThisnotebookisarrangedincells.Textsareusuallywritteninthemarkdowncells

ailinshi·2023-12-14 20:53

BDD100K数据集

官网:BDD100K(vis.xyz)论文：[1805.04687]BDD100K:ADiverseDrivingDatasetforHeterogeneousMultitaskLearning(arxiv.org

何处不逢君·2023-12-14 20:03

B2U1复盘

Part11，从本单元中我学到的最重要的理念（精读和视听说分别总结）视听说:Lifeisalearningcurve.精读:TheGenerationGap.2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词

Destiny啊·2023-12-14 19:21

论文阅读_反思模型_Reflexion

英文名称:Reflexion:LanguageAgentswithVerbalReinforcementLearning中文名称:反思：具有言语强化学习的语言智能体文章:http://arxiv.org

xieyan0811·2023-12-14 18:28

Github、Gitee优秀的开源项目分享

在线文档learning-note-Java开发及面

kmaiAsuka·2023-12-14 17:12

[PyTorch][chapter 7][李宏毅深度学习][深度学习简介]

前言：深度学习常用的开发平台TensorFlowtorchtheanocaffeDSSTNEmxnetlibdnnCNTK目录：1：深度学习发展历史2：DeepLearning工程简介3：DNN简介一发展历史二

明朝百晓生·2023-12-14 17:01

MachineLearning 学习计划

又是到了deadline的时候才想起要去完成作业，很感慨自己人生经历过无数次这样的经验，不过还是希望这次能够拥有一个较好的开端，并让自己能够在未来的一年里保持下去自身情况分析：目前读研中，研一，计算机专业，本科信息管理（偏管理类），计算机相关知识掌握不多，目前所能掌握的语言只有C和Python，除此之外也有一些pandas、numpy，以及一丢丢的爬虫和一丢丢的sklearn；监督模型和非监督模型

怀柔小龙虾·2023-12-14 15:32

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