【强化学习PPO算法】
强化学习基础记录
卷积神经网络在深度学习中新发展的5篇论文推荐
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人脸识别AdaFace学习笔记
简单或困难样本的相对重要性应基于样本的图像质量。 AdaFace 提出了一种新的损失函数，它根据图像质量强调不同难度的样本。 该方法通过特征范数来表示图像质量，以自适应裕值函数的形式实现这一点。...
分享本周所学——Transformer模型详解
大家好，欢迎来到《分享本周所学》第二期。本人是一名人工智能初学者，最近一周学了一下Transformer这个特别流行而且特别强大的模型，觉得非常有收获，就想用浅显易懂的语言让大家对这个超级神器有所了解。然后因为我也只是一名小白，所以有错误的地方还希望大佬们多多指正。 其实这周我还干了一
ArgMiner：一个用于对论点挖掘数据集进行处理、增强、训练和推理的 PyTorch 的包
对kaggle中Feedback Prize比赛该兴趣的小伙伴推荐了解下。ArgMiner可以用于对SOTA论点挖掘数据集进行标准化处理、扩充、训练和执行推断。
PyTorch 卷积网络正则化 DropBlock
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.12890.pdfDropBlock 是一种类似于 dropout 的简单方法，它与 dropout 的主要区别在于，它从层的特征图中抹除连续区域，而不是抹除独立的随机单元类似地，DropBlock 通过随机地置零网络的响应，实现了通道
深度学习与神经网络之开宗明义: 详解人工智能
人工指的是人类生产制造而来，与之对应的是自然产生(进化)的。所以与人工智能相对应的就是`自然智能`。但两者并不是完全对立或者互斥的关系。所谓阴在阳之内，不在阳之对。大胆预测一下，未来的发展方向是将人工智能和自然智能进行融合。......
Github Copilot 值得购买吗？使用GitHub Copilot进行快速EDA的示例
本篇文章作为例子来演示如何将Copilot用于探索性分析,看看每月10美元是否值得
PyTorch中repeat、tile与repeat_interleave的区别
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Geoffrey Hinton：我的五十年深度学习生涯与研究心法
“如果能弄清一大批聪明人正在研究什么，然后你再去做不一样的研究，总是一个好主意。”
Keras深度学习实战——基于VGG19模型实现性别分类
VGG19 是 VGG16 的改进版本，具有更多的卷积和池化操作。本文首先简要介绍了 VGG19 的架构，并使用 Keras 中预训练的 VGG19 模型进行性别分类实战。
丢弃法Dropout(Pytorch)
介绍了dropout（丢弃法），以及PyTorch的从零实现和调API实现
计算复杂度
计算复杂度的简单理解
图卷积神经网络GCN的一些理解以及DGL代码实例的一些讲解
近些年图神经网络十分火热，因为图数据结构其实在我们的现实生活中更常见，例如分子结构、人的社交关系、语言结构等等。NLP中的句法树、依存树就是一种特殊的图，因此，图神经网络的学习也是必不可少的。GCN是图卷积神经网络，初期研究者为了从数学上严谨的推导该公式是有效的，所以会涉及到诸如傅里叶变换，拉普拉斯
深度学习参数初始化（一）Xavier初始化 含代码
Xavier初始化也称为Glorot初始化，因为发明人为Xavier Glorot。Xavier initialization是 Glorot 等人为了解决随机初始化的问题提出来的另一种初始化方法，他们的思想就是尽可能的让输入和输出服从相同的分布，这样就能够避免后面层的激活函数的输出值趋向于0。..
最新版YOLOv6训练自己的数据集（超详细完整版！）
接着上篇文章继续写，本篇文章讲如何训练自己的数据集。从官网下载YOLOv6源码：meituan/YOLOv6: YOLOv6: a single-stage object detection framework dedicated to industrial applications. (githu
零样本和少样本学习
在本篇文章中，我们将讨论机器学习和深度学习的不同领域中的一个热门话题:零样本和少样本学习(Zero and Few Shot learning)，它们在自然语言处理到计算机视觉中都有不同的应用场景。
YOLOv6算法新鲜出炉--训练自己数据集过程
YOLOv6算法背景：YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。本框架同时专注于检测的精度和推理效率，在工业界常用的尺寸模型中：YOLOv6-nano 在 COCO 上精度可达 35.0% AP，在 T4 上推理速度可达 1242 FPS；YOLOv6-s 在 COCO
CS231n-2022 Module1: 神经网络要点概述（2）
本文编译自斯坦福大学的CS231n课程（2022） Module1课程中神经网络部分的内容： 【1】Neural Networks Part 2: Setting up the Data and the Loss To be added.
