使用图神经网络从稀疏数据中学习连续时间偏微分方程
这是一篇在2020年发表在ICLR的论文，论文使用图神经网络从稀疏数据中学习连续时间偏微分方程，文章提出的模型主要创新点是允许任意空间和时间离散化
深入了解 TabNet ：架构详解和分类代码实现
Google发布的TabNet是一种针对于表格数据的神经网络，它通过类似于加性模型的顺序注意力机制（sequential attention mechanism）实现了instance-wise的特征选择，还通过encoder-decoder框架实现了自监督学习。
论文推荐：在早期训练阶段预测下游模型性能
22年1月的新论文提出了基于边缘动态系统的神经网络选择的新视角
ConvNeXt：超越 Transformer？总结涨点技巧与理解代码(附注释)
CNN or Transformer？研究证明通过对 CNN 一步步改进也可以达到超越 Transformer 的表现。
特殊图像的色彩特征工程：非自然图像的颜色编码
在本文中，我们将探讨特征工程的不同方式（将原始颜色值进行展开）如何有助于提高卷积神经网络的分类性能。
做了个代码神器,让你敲代码6到起飞, 代码开源给大家【人工智能/自然语言处理】
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AI识别照片是谁，人脸识别face_recognition开源项目安装使用 | 机器学习
最近碰到了照片识别的场景，正好使用了face_recognition项目，给大家分享分享。face_recognition项目能做的很多，人脸检测功能也是有的，是一个比较成熟的项目。本文主要是对该项目的安装使用，后面会更新一篇我自己写的实现人脸检测的代码，可以直接使用。
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本专栏在保证内容完整性的基础上，力求简洁，旨在让初学者能够更快地、高效地入门TensorFlow2 深度学习框架。
2022 年 1 月推荐阅读的四篇深度学习论文
自举元学习到深度学习的时间序列预测，外推与泛化之间的关系与 Ridge Rider 探索多样化最优
pytorch——VGG网络搭建
目录????VGG介绍????那VGG它到底厉害在哪里呢？????那什么是感受野呢？????计算公式????问题一：????问题二：????网络图????pytorch搭建VGG网络????1. model.py????神奇处理之处????2. train.py3. predict.py????注意
使用 LSTM 进行多变量时间序列预测的保姆级教程
使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。
Vision Transformer详解（附代码）
受NLP\mathrm{NLP}NLP中Transformer\mathrm{Transformer}Transformer扩展成功的启发，Vision Transformer\mathrm{Vision\text{ }Transformer}Vision Transforme
为什么小批量会可以使模型获得更大的泛化
批大小是机器学习中重要的超参数之一。这个超参数定义了在更新内部模型参数之前要处理的样本数量。
TensorFlow2 入门指南 | 15 默认损失函数 & 自定义损失函数
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PyTorch实现sin函数模拟
PyTorch实现sin函数模拟文章目录PyTorch实现sin函数模拟一、简介二、第一种方法三、第二种方法四、总结一、简介本文旨在使用两种方法来实现sin函数的模拟，具体的模拟方法是使用机器学习来实现的，我们使用Python的torch模块进行机器学习，从而为sin确定多项式的系数。二、第一种方法
论文检索和阅读方法
作为一名研究生，一定要有论文检索和阅读能力，下面的内容是我结合自身经验总结的论文检索和阅读方法,因为我是计算机专业研究生，所以主要关注计算机方面。一.论文查阅DBLP（DataBase systems and Logic Programming）是计算机领域内对研究的成果以作者为核心的一个计算机类英
