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李宏毅教授机器学习课程(2022春)第一节的Homework
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一个新的基于样本数量计算的的高斯 softmax 函数
本文提出了一种基于最小误差界和高斯统计量的softmax函数的安全快速扩展，可以在某些情况下作为softmax的替代
浅谈非极大值抑制和IOU
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PyTorch----实现手写数字的识别
加载手写数字的数据组成训练集和测试集，这里已经下载好了，所以download为Falseimport torchvision# 是否支持gpu运算# device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# prin
项目实战解析：基于深度学习搭建卷积神经网络模型算法，实现图像识别分类
项目交流群(源码获取，问题解答)：617172764文章目录前言一、基础知识介绍二、数据集收集三.模型训练四.图像识别分类总结前言随着人工智能的不断发展，深度学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文将通过项目开发实例，带领大家从零开始设计实现一款基于深度学习的图像识别算法。学习本章
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在没有训练数据的情况下通过领域知识利用弱监督方法生成NLP大型标记数据集
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李宏毅老师《机器学习》课程笔记-4.2 Batch Normalization
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汉明距离、汉明损失详解及代码（python）
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微调大型语言模型示例：使用T5将自然语言转换成SQL语句
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深度对抗神经网络(DANN)笔记
一 总体介绍DANN是一种迁移学习方法，是对抗迁移学习方法的代表方法。基本结构由特征提取层f,分类器部分c和对抗部分d组成，其中f和c其实就是一个标准的分类模型，通过GAN（生成对抗网络）得到迁移对抗模型的灵感。但此时生成的不是假样本，而是假特征，一个足以让目标域和源域区分不开的假特征。而领域判别器
