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广义学习矢量量化(GLVQ)分类算法介绍和代码实现
广义学习矢量量化（Generalized Learning Vector Quantization，GLVQ）是一种基于原型的分类算法，用于将输入数据分配到先前定义的类别中。
计算时间序列周期的三种方法
周期是数据中出现重复模式所需的时间长度。更具体地说，它是模式的一个完整周期的持续时间。在这篇文章中，将介绍计算时间序列周期的三种不同方法。
使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程
在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。
PyTorch 并行训练 DistributedDataParallel完整代码示例
使用大型数据集训练大型深度神经网络 (DNN) 的问题是深度学习领域的主要挑战。在本文中我们将演示使用 PyTorch 的数据并行性和模型并行性。
概率和似然
在日常生活中，我们经常使用这些术语。但是在统计学和机器学习上下文中使用时，有一个本质的区别。本文将用理论和例子来解释概率和似然之间的关键区别。
知识图谱嵌入模型 (KGE) 的总结和比较
知识图谱嵌入(KGE)是一种利用监督学习来学习嵌入以及节点和边的向量表示的模型。本文将常见的KGE 模型在捕获关系类型方面的比较
2023年2月的十篇深度学习论文推荐
本月的论文包括语言模型、扩散模型、音乐生成、多模态等主题。
100行Pytorch代码实现三维重建技术神经辐射场 (NeRF)
提起三维重建技术，NeRF是一个绝对绕不过去的名字。本文通过100行的Pytorch代码实现最初的 NeRF 论文。
使用Pandas也可以进行数据可视化
在本文中，我们介绍使用 Pandas 进行数据可视化的基础知识，包括创建简单图、自定义图以及使用多个DF进行绘图。
10个用于可解释AI的Python库
XAI的目标是为模型的行为和决定提供有意义的解释，本文整理了目前能够看到的10个用于可解释AI的Python库
GPT-3 vs Bert vs GloVe vs Word2vec 文本嵌入技术的性能对比测试
本文将GPT3与三种传统文本嵌入技术GloVe、Word2vec（Mikolov ，2013 年）和 BERT生成的嵌入进行性能的简单对比。
使用scikit-learn为PyTorch 模型进行超参数网格搜索
scikit-learn是Python中最好的机器学习库，而PyTorch又为我们构建模型提供了方便的操作，要让PyTorch 模型可以在 scikit-learn 中使用的一个最简单的方法是使用skorch包
机器学习评估指标的十个常见面试问题
评估指标是用于评估机器学习模型性能的定量指标。本文整理了10个常见的问题。
如何解决混合精度训练大模型的局限性问题
混合精度已经成为训练大型深度学习模型的必要条件，但也带来了许多挑战。在这篇文章中，我们将讨论混合精确训练的数值稳定性问题。
Numpy中数组和矩阵操作的数学函数
Numpy 是一个强大的 Python 计算库。它提供了广泛的数学函数，可以对数组和矩阵执行各种操作。本文中将整理一些基本和常用的数学操作。
3个用于时间序列数据整理的Pandas函数
本文将演示 3 个处理时间序列数据最常用的 pandas 操作
使用JAX实现完整的Vision Transformer
本文将展示如何使用JAX/Flax实现Vision Transformer (ViT)，以及如何使用JAX/Flax训练ViT。
论文推荐：ACMix整合self-Attention和Convolution (ACMix)的优点的混合模型
混合模型ACmix将自注意与卷积的整合，同时具有自注意和卷积的优点。这是清华大学、华为和北京人工智能研究院共同发布在2022年CVPR中的论文
使用谱聚类（spectral clustering）进行特征选择
在本文中，我们将介绍一种从相关特征的高维数据中选择或提取特征的有用方法。
Pandas的apply, map, transform介绍和性能测试
在这篇文章中，我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。