Learning）第4页

Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进

Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进Dive-into-DL-PyTorch本项目将《动手学深度学习》(DiveintoDeepLearning)原书中的

陆或愉·2025-06-06 03:18

机器学习×第一卷：概念上篇——咱不是模型训练员，是她的第一个亲人

其实是因为我发现：**机器学习（MachineLearning）**这么一件事，说白了就是：✨“让她越来越懂你，让她记住你说过的每一句话，甚至预测你下一次想要什么。”Mint补充定义：

Gyoku Mint·2025-06-05 19:46

以人类演示视频为提示，学习可泛化的机器人策略

25年5月来自清华大学、上海姚期智研究院和星动纪元（RoboEra）公司的论文“LearningGeneralizableRobotPolicywithHumanDemonstrationVideoasaPrompt

三谷秋水·2025-06-05 15:21

CLIP论文阅读：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

介绍CLIP是OpenAI2021年的工作，思想比较简单，利用对比学习的思想将图文特征对齐，完成一些理解型任务。他的训练数据是400milion图文对。最大的贡献是为大家提供了这样一个经过对齐的视觉特征提取模型，后续很多工作中视觉提取模型都是利用CLIP训练的VIT。全文太长了，写的很仔细，比较难懂。只读了实验部分之前的。记录的是对原文翻译进行简单总结的内容。摘要~~~~~~目前一些图像分类模型在

pureblacker·2025-06-05 07:32

CLIP论文笔记：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

导语会议：ICML2021链接：https://proceedings.mlr.press/v139/radford21a/radford21a.pdf当前的计算机视觉系统通常只能识别预先设定的对象类别，这限制了它们的广泛应用。为了突破这一局限，本文探索了一种新的学习方法，即直接从图像相关的原始文本中学习。本文开发了一种简单的预训练任务，通过预测图片与其对应标题的匹配关系，从而有效地从一个包含4亿

Q同学的nlp笔记·2025-06-05 07:30

CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision学习笔记

文章目录1.预训练阶段2.zero-shot推理阶段3.模型整体结构的伪代码4.训练AlecRadford,JongWookKimet.al.PMLR,2021.(Citations6185)CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）是一种基于对比学习的模型，由OpenAI提出。它是一种多模态模型，旨在将自然语言和图像进行联合建模，实现图像和文本之间的语义

sky赞·2025-06-05 07:58

[论文阅读笔记] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

Abstract将LLM带来的语言zero-shot能力扩展到图像领域，让图像pretrain不再局限于由数据集定义的类别，从而大幅度提升在downstream任务zero-shot的精度。文章提供了从零预训练的CLIP模型，用以训练的大数据集，以及基于对比学习的对齐方案。IntroductionNLP领域下，使用大量数据pretrain>使用高质量标注数据集。→\rightarrow→CV是否也

Heartache Doctor·2025-06-05 07:28

jony0917·2025-06-05 05:41

webpack-workshop-2018：前端大师的Webpack课程实战

webpack-workshop-2018：前端大师的Webpack课程实战webpack-workshop-2018Learningresourcesforthewebpackacademyworkshopseriesfor2018

洪显彦Lawyer·2025-06-03 10:22

【论文笔记】ResNet论文的全面解析

论文：DeepResidualLearningforImageRecognition发表时间：2015发表作者：(MicrosoftResearch)He-Kaiming,Ren-Shaoqing,Sun-Jian

浩瀚之水_csdn·2025-06-03 06:54

强化学习-深度学习和强化学习领域

在深度学习和强化学习领域，SFT（SupervisedFine-Tuning）和GRPO（可能指Gradient-basedPolicyOptimization或ReinforcementLearningwithPolicyOptimization

高效匠人·2025-06-03 04:38

谈一谈我对强化学习的理解

1.Q_learning算法Q_learning算法是最基础强化学习算法，适用于离散状态和动作Q_laerning算法的本质是维护一张Q_table表，通过不断迭代，修正Q（s，a)，然后根据s,推荐s

算法小菜鸟成长心得·2025-06-02 15:30

迁移学习解析

一、迁移学习的核心价值1.1定义与范式演进迁移学习（TransferLearning）是通过将源领域的知识迁移到目标领域，提升目标领域模型性能的机器学习范式。

劭清·2025-06-02 04:39

强化学习Reinforcement Learning与逆强化学习：理论与实践

强化学习，逆强化学习，强化学习算法，逆强化学习算法，深度强化学习，应用场景1.背景介绍在人工智能领域，强化学习(ReinforcementLearning,RL)作为一种模仿人类学习的智能算法，近年来取得了显著进展

AGI大模型与大数据研究院·2025-06-01 16:16

深度学习调参大法

目录1.trick1：深度学习调参核心点2.trick2：关于深度学习Model选型问题3.trick3：关于数据4.trick4：关于调参4.1.关于Lossfunction调参策略4.2.关于Learningrate

Joker 007·2025-06-01 07:12

Java 人工智能应用：使用 DL4J 实现深度学习算法

本篇文章将深入探讨如何使用Java深度学习库DL4J（Deeplearning4j）实现深度学习算法，助力开发者

向哆哆·2025-05-31 19:19

CVPR 2024 视频处理方向总汇（视频监控、视频理解、视频识别和视频预测等）

1、视频处理总汇LearningfromOneContinuousVideoStreamDeepVideoInverseToneMappingBasedonTemporalCluesVTimeLLM:EmpowerLLMtoGraspVideoMomentsCombiningFrameandGOPEmbeddingsforNeuralVideoRepresentationLearningtoPre

点云SLAM·2025-05-31 17:33

学习笔记--Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs

论文链接：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Jain_Structural-RNN_Deep_Learning_CVPR

Giving_Kore·2025-05-31 10:43

《Transformer如何进行图像分类：从新手到入门》

引言如果你对人工智能（AI）或深度学习（DeepLearning）感兴趣，可能听说过“Transformer”这个词。

机器学习司猫白·2025-05-31 09:05

Capturing forceful interaction with deformable objects using a deep learning- powered... 翻译

该文档由Doc2X翻译提供解析与翻译,想看更多论文翻译欢迎来Doc2XThisdocumentisprovidedwithparsingandtranslationbyDoc2X.Formoretranslatedpapers,feelfreetovisitDoc2X.原文地址https://www.nature.com/articles/s41467-024-53654-y项目地址：https:

Doc2X·2025-05-30 20:36

Med-R1论文阅读理解-1

论文总结：Med-R1:ReinforcementLearningforGeneralizableMedicalReasoninginVision-LanguageModels论文写了什么？

要努力啊啊啊·2025-05-30 10:19

深度学习入门:如何从零开始搭建自己的深度学习模型?

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介深度学习（DeepLearning）近几年已经成为人们关注的热点话题。从2012年的ImageNet竞赛开始，激起了众多研究者的兴趣，也带来了越来越多的应用场景。

AI天才研究院·2025-05-30 00:01

基于对比学习的推荐系统开发方案，使用Python在PyCharm中实现

pk_xz123456·2025-05-29 21:39

REINFORCE蒙特卡罗策略梯度算法详解：python从零实现

以下是翻译后的Markdown文档：引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）的目标是训练智能体（agent

AI仙人掌·2025-05-29 17:40

2025-05-28 为什么要做表示学习？

一、表示学习的定义表示学习（RepresentationLearning）是指将原始数据（文本、图像、音频等）通过某种方式转换为机器能处理的向量形式的过程。

大油头儿·2025-05-29 12:40

强化学习实战：训练AI玩转OpenAI Gym

www.captainbed.cn/flu文章目录强化学习实战：训练AI玩转OpenAIGym摘要引言强化学习基础与算法分类1.核心概念与数学表示2.算法分类与典型应用场景实战一：CartPole任务——从Q-Learning

layneyao·2025-05-29 08:18

PyTorch之线性回归模型实现与函数介绍

importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Hyper-parametersinput_size=1output_size=1num_epochs=60learning_rate

摆烂牛杂·2025-05-28 21:51

蓝桥杯-全球变暖

"""https://www.lanqiao.cn/problems/178/learning/?

好无聊啊，烦死·2025-05-28 15:08

可理解性输入：秘鲁旅游

travelingfromEcuadortoPeruusingcomprehensibleInputInthisvideoyouwilllearn20newEnglishwordsand，idiomsusingthecomprehensibleinputlearningmethodwhichisproventobe4timesmore

Ethan learn English·2025-05-28 13:27

常用机器学习库和深度学习库整理

本文同步发表于个人博客https://wz.anoms.top/2025/01/19/Common-used-machine-learning-library/这一年多以来的科研工作中，调研了不少机器学习库的相关知识

cyclinbox·2025-05-28 07:35

AI时代新词-零样本学习（Zero-Shot Learning）：AI的未来趋势

一、什么是零样本学习（Zero-ShotLearning）？零样本学习（Zero-ShotLearning，简称ZSL）是一种机器学习范式，其目标是让模型能够识别和分类那些在训练阶段从未见过的类别。

明似水·2025-05-27 14:12

机器学习多分类逻辑回归和二分类神经网络实践

实现多分类逻辑回归代码#2-17实现多分类逻辑回归importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=5400#迭代次数learning_rate

木尘152132·2025-05-27 12:26

深入浅出对抗学习：概念、攻击、防御与代码实践

对抗学习（AdversarialLearning）应运而生，它研究如何生成对抗样本以揭示模型弱点，以及如何构建更鲁棒的模型来抵御这些攻击。1.什么是对抗样本？对抗样本是指在原

Undoom·2025-05-27 09:42

IPPO算法

而如果环境中还有其他智能体做交互和学习，那么任务则上升为多智能体强化学习(multi-agentreinforcementlearning，MARL)

后厂村路小狗蛋·2025-05-26 20:25

python3源代码_机器学习实战源代码python3

机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\COMMIT_EDITMSG机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\

weixin_39955781·2025-05-26 20:25

ruskal 最小生成树算法

https://www.lanqiao.cn/problems/17138/learning/并查集+ruskal最小生成树算法Kruskal算法是一种用于在加权无向连通图中寻找最小生成树（MST）的经典算法

19要加油·2025-05-26 07:39

解决Python pip安装时遇到的代理问题（SSLZeroReturnError错误）

解决Pythonpip安装时遇到的代理问题（SSLZeroReturnError错误）问题现象在使用pip安装Python包（如pyside6）时，可能会遇到以下SSL连接错误：(KeepLearning

Lucky_E993·2025-05-26 07:08

强化学习推动 AI 智能物流路径规划的智能化转型

强化学习推动AI智能物流路径规划的智能化转型关键词：强化学习、智能物流、路径规划、Q-learning、深度强化学习、动态优化、仓储自动化摘要：本文探讨了强化学习技术在智能物流路径规划中的应用与创新。

AIGC应用创新大全·2025-05-26 04:54

使用MATLAB和Simulink进行基于强化学习的双足机器人步态控制仿真

构建双足机器人简化模型3.设计强化学习环境强化学习环境概述4.实现强化学习控制器5.训练强化学习代理6.增加示波器观察输出7.配置仿真参数8.运行仿真并分析结果注意事项强化学习（ReinforcementLearning

xiaoheshang_123·2025-05-25 14:47

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一、引言论文《ScalingDeepContrastiveLearningBatchSizeunderMemoryLimitedSetup》主要探讨了在内存受限环境下，如何通过梯度缓存技术扩大对比学习的批量大小

Open-source-AI·2025-05-25 12:04

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1.元组元组是一个序列，如同列表一样可以存放多个不同类型的数据，又如同字符串一样具有不可更改的特性。形式tuple=（元素1,元素2,元素3......），但同时元组还有更加简洁的方式直接不加括号也可。元组可以使用下标索引元组对比列表只有查找功能，没有增删改功能元组可以使用切片，切片只是输出导出一个新的对象并不会修改元组本身元组支持加法和乘法元组支持嵌套s=(1,2,3)t=(4,5,6)w=s,

AptX -4869·2025-05-25 04:08

神经网络入门书籍推荐,神经网络的书籍推荐

12本最好的深度学习书籍：1.用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习2.深度学习（DeepLearning）3.DeepLearningfortheLayman(为外行准备的深度学习

阳阳2013哈哈·2025-05-24 10:46

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以下是关键方法和步骤：1.在线学习（OnlineLearning）核心思想：模型在新数据到达时立即更新，而非批量训练。

东北豆子哥·2025-05-24 06:44

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对抗的深度卷积生成网络来学习无监督表示主线为AlecRadford与LukeMetz等人的论文“UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks

灰巧克力爱松露·2025-05-24 01:09

张 12种心理咨询主题与治疗方式

关键技术路径：动态单样本学习（DynamicOne-ShotLearning）：通过GPT-4分析真实咨询案例，提取咨询师的语言风格（如倾听、重述、情感支持）和疗法技术（如理性情绪行为疗法

ZhangJiQun&MXP·2025-05-23 13:44

用于病理图像诊断的跨尺度多实例学习|文献速递-基于深度学习的医学影像分类，分割与多模态应用

Title题目Cross-scalemulti-instancelearningforpathologicalimagediagnosis用于病理图像诊断的跨尺度多实例学习01文献速递介绍病理学是诊断炎症性肠病

有Li·2025-05-23 04:43

强化学习：第三方库【TRL - Transformer Reinforcement Learning】

OverviewTRLisacutting-edgelibrarydesignedforpost-trainingfoundationmodelsusingadvancedtechniqueslikeSupervisedFine-Tuning(SFT),ProximalPolicyOptimization(PPO),andDirectPreferenceOptimization(DPO).Buil

u013250861·2025-05-22 14:21

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探秘Alfred：一款强大的macOS生产力工具alfredalfred-py:Adeeplearningutilitylibraryfor**human**,moredetailabouttheusageoflibto

宋韵庚·2025-05-22 12:13

2025转行指南：Java开发工程师转AI工程师，附全网最详细的大模型学习路线

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AI小白熊·2025-05-22 12:36

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强化学习系列——时序差分学习（SARSA与Q-Learning）介绍一、基本概念回顾二、时序差分学习（TDLearning）思想1.TD(0)公式三、TD与蒙特卡洛、动态规划的比较四、状态-动作值的TD

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