机器学习：李航-统计学习方法笔记（一）监督学习概论
目录1.1统计学习1.2统计学习的分类1.2.1基本分类监督学习定义： 无监督学习 强化学习半监督学习主动学习统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。也可以说统计学习就是计算机系统通过运用数据及统计方提高系统性能的机器学习。故统计学习也称为统计机器学习。
【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。...
何为非侵入式负荷监测－技术路线
何为非侵入式负荷监测呢？它无非就是负荷识别、负荷分解、组合优化和隐马尔可夫以及目标检测等实现方式。
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AI遮天传 ML-决策树
决策树学习是最早被提出的一批机器学习的方法之一，由于它好用且具有很强的可解释性，到现在依然在被广泛使用。
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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
Dlib+Opencv库实现疲劳检测
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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。
利用Matlab对双目摄像头进行标定
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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。......
Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十五章：迁移学习与微调
1. 迁移学习与微调2. 了解 `trainable` 特性3. keras实现典型的迁移学习工作流4. 微调5. 使用自定义训练循环进行迁移学习和微调6. 一个端到端的实例：基于 Dogs vs. Cats 数据集微调图像分类模型
逆袭大学生的职业规划
逆袭大学生的职业规划，想逆袭的大学生速速看过来，考研就业两不误
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
考虑关系的图卷积神经网络R-GCN的一些理解以及DGL官方代码的一些讲解
昨天写的GCN的一篇文章入榜了，可喜可贺。但是感觉距离我的目标还是有点远，因为最后要用R-GAT，我感觉可能得再懂一点R-GCN和GAT才可能比较好的理解R-GAT，今天就尝试一下把R-GCN搞搞清楚吧（至少得读懂DGL官方给的代码吧）R-GCN和GCN的区别就在于这个R。R-GCN考虑了关系对消息
图灵奖得主LeCun指明AI未来的出路在于自主学习，这家公司已踏上征途
通用人工智能的困境：举一不能反三“通用人工智能”（AGI，也即强人工智能）的出现尚显遥远。究其原因，在于当前AI仍高强度依赖于海量的训练数据，与千万乃至上亿级数的被动式监督学习训练，才可实现一点点人类认知能力的复用。当前AI可使用强大算力处理人类无法顾及的千亿级数据，但在主动的领悟能力方面，可能连2
