Deephub
更多文章请关注公众号：Deephub-IMBA
构建可以查找相似图像的图像搜索引擎的深度学习技术详解
在本文中将介绍如何查找相似图像的蛇毒学习理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现，阅读本文后你将有能够从头开始为创建类似图像的搜索引擎的能力。
5分钟NLP：快速实现NER的3个预训练库总结
在本文中，将介绍对文本数据执行 NER 的 3 种技术。这些技术将涉及预训练和定制训练的命名实体识别模型。
论文回顾：U2-Net，由U-Net组成的U-Net
在这篇文章中，我们将介绍2020年发布的一种称为 U²-Net 或 U-squared Net 的 U-net 变体。U²-Net基本上是由U-Net组成的U-Net。
可视化深度学习模型架构的6个常用的方法总结
可视化有助于解释和理解深度学习模型的内部结构。本文将使用 Keras 和 PyTorch 构建一个简单的深度学习模型，然后使用不同的工具和技术可视化其架构。
混合密度网络（MDN）进行多元回归详解和代码示例
在本文中，首先简要解释一下 混合密度网络 MDN （Mixture Density Network）是什么，然后将使用Python 代码构建 MDN 模型，最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。
使用折外预测（oof）评估模型的泛化性能和构建集成模型
折外预测在机器学习中发挥着重要作用，可以提高模型的泛化性能。
集成学习中的软投票和硬投票机制详解和代码实现
集成方法是将两个或多个单独的机器学习算法的结果结合在一起，并试图产生比任何单个算法都准确的结果
EfficientNetV2 - 通过NAS、Scaling和Fused-MBConv获得更小的模型和更快的训练
EfficientNetV2是由 Google Research，Brain Team发布在2021 ICML的一篇论文，比EfficientNetV1的训练速度快得多，同时体积小 6.8 倍。
5分钟NLP：从 Bag of Words 到 Transformer 的时间年表总结
本文对影响NLP研究的一些重要的模型进行总结，并尽量让它简约而不是简单，如果你刚刚进入NLP领域，本文可以作为深入研究该领域的起点。
特征工程：常用的特征转换方法总结
在数据集中，大多数时候都会有不同大小的数据。为了使更好的预测，必须将不同的特征缩小到相同的幅度范围或某些特定的数据分布。
牛顿迭代法的可视化详解
牛顿迭代法（*Newton*'s method）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法（*Newton-Raphson* method），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。
如何确定多少个簇？聚类算法中选择正确簇数量的三种方法
在本文中，首先介绍两个流行的指标来评估簇质量。然后介绍三种方法来找到最佳簇数量
使用特征传播重构缺失数据进行图机器学习
本文种展示的特征传播是一种用于处理图机器学习应用程序中缺失的特征的有效且可扩展的方法。它很简单，但效果出奇地好。
时间序列数据的预处理
在本文中，我们将看到在深入研究数据建模部分之前应执行的常见时间序列预处理步骤和与时间序列数据相关的常见问题。
8个可以提高数据科学工作效率、节省宝贵时间的Python库
在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。
为什么交叉熵和KL散度在作为损失函数时是近似相等的
在本文中，我们将介绍熵、交叉熵和 Kullback-Leibler Divergence [2] 的概念，并了解如何将它们近似为相等。
使用DistilBERT 蒸馏类 BERT 模型的代码实现
在本篇文章中我们将使用DistilBERT 蒸馏类 BERT 模型，并给出完整的代码实现。
DeepFaceDrawing: 使用草图生成人脸图像
在本文中，介绍了使用人脸设计或草图来制作人脸照片的想法。该技术的应用包括角色设计、教育培训、面部变形和嫌疑人画像等。
Github上10个数据科学和机器学习知识库
在本文中将介绍一些对数据科学和机器学习爱好者最有用的 Github 代码库。（排名顺序不分先后）
‘0.99999…’真的等于‘1’吗？这个问题揭示了数学所面临的更深层次的哲学挑战！
在这篇文章中，首先从数学上解决这个问题，弄清楚发生了什么。然后将深入探讨隐藏在数学结构背后的哲学挑战。