Learning)

大模型PEFT技术原理（一）：BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning

尤其是175B参数大小的GPT3发布以来，让很多中小公司和个人研究员对于大模型的全量微调望而却步，近年来研究者们提出了各种各样的参数高效迁移学习方法（Parameter-efficientTransferLearning
wshzd·2024-01-13 00:29

大模型关于Lora论文集合

《ChainofLoRA:EfficientFine-tuningofLanguageModelsviaResidualLearning》ChainofLoRA(COLA)，这是一种受Frank-Wolfe
致Great·2024-01-13 00:48

基于随机颜色反转合成和双分支学习的单模态内镜息肉分割

Single-ModalityEndoscopicPolypSegmentationviaRandomColorReversalSynthesisandTwo-BranchedLearning基于随机颜色反转合成和双分支学习的单模态内镜息肉分割背景难点贡献实验方法
火柴狗·2024-01-13 00:11

关于机器学习 你不得不思考这些问题

其中有几名高管已经被投资者询问了有关他们在机器学习（MachineLearning）方面的战略，以及在哪些方面运用了机器学习。那么这个技术课题为什么突然会成为公司董事会讨论的话题呢？
AKKK47·2024-01-12 23:21

265、英语小故事（英汉对照）“邪恶是什么？”

正文Auniversityprofessoratawell-knowninstitutionofhigherlearningchallengedhisstudentswiththisquestion：“
阁香书院·2024-01-12 23:37

70、C++ - 仓库目录结构介绍

仓库链接还是在：cv_learning_from_scratch:课程[CV视觉从算法到调优]代码只不过C++部分在cv_learning_from_scr
董董灿是个攻城狮·2024-01-12 23:05

English learning-one day in google

今天看了个vlog，原来Google在上海还有办公室，而且在陆家嘴有十层楼，这还不止，其中有好几层是公司餐厅，咖啡厅，面食区，健身房……我羡慕了……youguysarenotsointothis.techniqueglitchIgetoutofthebedandheadtothebathroom.cleanmyselfupbeingthehighmaintenancepersonIamasetof
嘛尼嘛尼哄之我饿了·2024-01-12 22:47

gem5学习（13）：使用默认配置脚本——Using the default configuration scripts

目录一、Atourofthedirectorystructure1、boot/2、common/3、dram/4、example/5、learning_gem5/6、network/7、nvm/8、ruby
zhenz0729·2024-01-12 20:59

【提示学习论文六】MaPLe: Multi-modal Prompt Learning论文原理

文章目录MaPLe:Multi-modalPromptLearning多模式提示学习文章介绍动机MaPLe:Multi-modalPromptLearning模型结构1、DeepLanguagePrompting
一个很菜的小猪·2024-01-12 19:55

【IEEE会议征稿通知】第五届计算机视觉、图像与深度学习国际学术会议（CVIDL 2024）

第五届计算机视觉、图像与深度学习国际学术会议（CVIDL2024）20245thInternationalConferenceonComputerVision,ImageandDeepLearning第五届计算机视觉
搞科研的小刘选手·2024-01-12 15:33

【EI会议征稿通知】2024年机器学习与智能计算国际学术会议（MLIC 2024）

2024年机器学习与智能计算国际学术会议（MLIC2024）2024InternationalConferenceonMachinelearningandintelligentcomputing智能计算与机器学习被广泛应用于大数据分析
搞科研的小刘选手·2024-01-12 14:02

2020-07-23计算学习理论

1.章节主要内容机器学习理论（computationallearningtheory）研究的是关于通过“计算”来进行“学习”的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证
BOLDRainbow·2024-01-12 14:19

Capsule Network 胶囊网络介绍

论文名称：DynamicRoutingBetweenCapsules论文地址：https://ndey96.github.io/deep-learning-paper-club/slides/Capsule
sjx_alo·2024-01-12 13:14

计划1

1.吴恩达DL2021(强推|双字)2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习（6+19+12+8）共45Part2训练、开发、测试集
JLcucumber·2024-01-12 11:54

机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试

-1.背景知识lifelonglearningindecisionmaking(LLDM，终身决策学习)0.相关链接官方github项目网站官方文档相关博客1.基本介绍用来研究机器人多任务学习和终身持续学习的知识迁移问题
阿航626·2024-01-12 11:03

迈向可持续人工智能：通过拍卖实现云边缘系统中的联邦学习需求响应

（原文：TowardSustainableAI:FederatedLearningDemandResponseinCloud-EdgeSystemsviaAuctions）摘要：云边缘系统时紧急需求响应
zhy2267291213·2024-01-12 10:15

联邦学习的联合参与激励和网络定价设计

（原文：JointParticipationIncentiveandNetworkPricingDesignforFederatedLearning）摘要：由于当大量用户通过联邦学习训练大型机器学习模型时
zhy2267291213·2024-01-12 10:09

OpenAI发现人工智能已开始学会情绪判断能力

能自我学习情绪的判断今日，多数的人工智能使用了机器学习中的监督式学习（Supervisedlearning）方法，也就是说，计算机必须从特定的数据集学习相关信息后，才能分析并响应结果。
chituo5344·2024-01-12 09:46

Generalized Focal Loss论文个人理解

论文地址：GeneralizedFocalLoss:TowardsEfficientRepresentationLearningforDenseObjectDetection论文解决问题研究人员最近更加关注边界框的表示
yuanjun0416·2024-01-12 09:27

Self-supervised Learning of Adversarial Example: Towards Good Generalizations for Deepfake Detection

一、研究背景将Deepfake检测器用于不可见的伪造手段仍比较困难。先有提升检测器泛化性能的思路有两种，但都有缺陷：合成伪造数据：能合成的伪造类型比较有限。提取共有特征：共有特征对预处理步骤敏感，在不同数据集中呈现较大差异。二、研究动机泛化性好的表征应该对多种类型的伪造都很敏感。三、研究目标通过合成对抗性数据来提升深度伪造检测器的泛化性能：1.利用伪造配置池合成伪造数据来增加伪造的“多样性”。（配
二苏旧局吖·2024-01-12 09:25

2022-ECCV-Hierarchical Contrastive Inconsistency Learning for Deepfake Video Detection

一、研究背景1.真实视频和伪造视频的面部动作规律不同，二者的时序信息不一致性可以作为识别深度伪造的有效线索。2.现有的方法倾向于施加二分类监督，限制了模型只能关注类别层面的差异。3.存在只有某一部分被篡改的视频。4.现有伪造手段比较成熟，在单张图片上难以找到伪造痕迹。二、研究动机时间不一致性揭示了真实视频和伪造视频之间不一致的面部动作，因此应该通过比较来挖掘。三、研究目标1.进行局部和全局对比。2
二苏旧局吖·2024-01-12 09:25

NLP论文阅读记录 - wos | 01 使用深度学习对资源匮乏的语言进行抽象文本摘要

对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Abstractivetextsummarizationoflowresourcedlanguagesusingdeeplearning
yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:22

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

原文：http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集
CatchZeng·2024-01-12 09:41

Preface

Thisbook(CS:APP)isforcomputerscientists,computerengineers,andotherswhowanttobeabletowritebetterprogramsbylearningwhatisgoingon"underthehood"ofacomputersystem.Outaimistoexpla
weixin_34294649·2024-01-12 08:41

【机器学习300问】2、机器学习分为哪几类？

一、监督学习监督学习（SupervisedLearning）是机器学习和人工智能中的一种算法学习训练方式。它利用有标签的数据（通常称为训练数据）作为输入，训练一个模型来学习输入和输出之间的关系。
小oo呆·2024-01-12 06:21

【AI视野·今日Robot 机器人论文速览 第七十二期】Mon, 8 Jan 2024

视野·今日CS.Robotics机器人学论文速览Mon,8Jan2024Totally13papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyRoboticsPapersDeepReinforcementLearningforLocalPathFollowingofanAutonomousFormulaSAEVehicleAuthorsHarveyMerton
hitrjj·2024-01-12 06:39

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

一、ML机器学习（MachineLearning）1、应用领域：数据挖掘、自然语言处理NLP、计算机视觉CV等。
小林打怪中·2024-01-12 06:05

ESRGAN - Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks论文翻译——中文版

翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationESRGAN:EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworks
SnailTyan·2024-01-12 04:07

【AI视野·今日Sound 声学论文速览 第四十三期】Mon, 8 Jan 2024

CS.Sound声学论文速览Mon,8Jan2024Totally6papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailySoundPapersMusicAOG:anEnergy-BasedModelforLearningandSamplingaHierarchicalRepresentationofSymbolicMusicAuthorsYikaiQian
hitrjj·2024-01-12 03:33

CS229 Week7 SVM

title:CS229Week7SVMdate:2017-03-2618:44:02categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]
gb_QA_log·2024-01-12 03:09

讲解：CSE 404、Data、c/c++、Java，PythonWeb|R

CSE404:IntroductiontoMachineLearning(Spring2020)Homework#6Due3/12/2020Note:LFDreferstothetextbook“LearningfromData
shunranshao·2024-01-12 01:37

[基础学习] 因果推理·学习资源整理

课程BradyNeal《因果推理导论》：YoutubeBilibili课程主页课程笔记·博客综述因果推理综述：ASurveyonCausalInference因果推理ML综述：CausalMachineLearning
让我安静会·2024-01-12 00:15

深度学习入门——深层神经网络模型的模块搭建

深层神经网络模型的搭建学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-masterL层神经网络模型概览该模型可以总结为：[LINEAR->RELU]×(L-1)->LINEAR->SIGMOID
yasNing·2024-01-12 00:03

Python数据分析入门到进阶：数据清洗（含详细代码）

导入数据后的第二步往往就是数据清洗，下面我们来看看如何使用pandas进行数据清洗工作导入相关库importpandasaspddataframe=pd.read_csv(r'C:/Users/DELL/data-science-learning
Python_魔力猿·2024-01-11 23:34

人工智能复习

机器学习中线性回归和逻辑回归：机器学习的分类：监督学习和无监督学习，半监督学习监督学习（SupervisedLearning）：监督学习是一种利用带有标签（标记）的数据进行训练的机器学习方法。
丘小羽·2024-01-11 21:04

Flutter第一天

Flutter官方文档Flutter-State类flutter中的生命周期Flutter-learningDart语法
城南一霸賈十七·2024-01-11 21:30

66、python - 代码仓库介绍

我们这个小课的代码实战仓库链接为：cv_learning_from_scratch:课程[CV视觉从算法到调优]代码，里面的代码都是可以下载完成后直接运行的。如果你感兴趣，可以修改里面
董董灿是个攻城狮·2024-01-11 16:34

c++ 经典服务器开源项目 Tinywebserver学习笔记

learningmakemehappy---更新中疑问部分ENGINE=InnoDB存储引擎指定为innoDB的作用的意义？
橘子味的茶二·2024-01-11 16:51

【Machine Learning】Optimization

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义梯度下降相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的CheatSheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。SmoothnessassumptionUpperBoundfor∇2f(x)\nabla^2f(x)∇2f(x):∥∇2f(w)∥≤L\left\|\nabla^2f(w)\right\|\leL∇2f(w)≤Lf(w′)≤f(w)+⟨∇f(
YiPeng_Deng·2024-01-11 15:30

Talking about likes

Intoday’slesson,we’relearninghowtotalkaboutlikesandpreferences.WhyIt’sImportant:Talkingaboutthingswelikeiscommoninvarioussituations
进击切图仔·2024-01-11 14:39

英文圆体字练习 2018.01.17

Becomingfearlessisnotthepiont,thisisimpossible.Itislearninghowtocontrolyourfear,andhowtobefreefromit.
JessicaH2017·2024-01-11 14:09

Intro project based on BERT

这篇博客除了会介绍BERT之外，也会展示如何使用BERT做迁移学习（TransferLearning）。BERT介绍语言模型BERT，其实就是Transformer中的encoder。是语言
Karen_Yu_·2024-01-11 14:26

机器学习速成课程 学习笔记10：训练集和测试集

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets/splitting-data
HBU_DAVID·2024-01-11 12:17

2022-04-04 Make Your Learning Routine

Learningisnotanevent,butaroutine.Itcomeswithaprocessandaschedule.Ifyoucanmakeitahabitandstickwithit,youwillgainknowledgeandskillsthatwillhelpyouinyourcareerandlife.Learningisthekeytosuccess
春生阁·2024-01-11 12:58

机器学习笔记一之入门概念

ProbabilisticModels）非概率模型（Non-ProbabilisticModels）对比结论线性模型(LinearModels)非线性模型(Non-linearModels)对比三按算法分类1.批量学习（BatchLearning
ζั͡ޓއއއ坏尐絯·2024-01-11 10:18

强化学习求解TSP（六）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:40

强化学习求解TSP（四）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:10

强化学习求解TSP（三）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:09

强化学习求解TSP（五）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:33

集成学习介绍

一、集成算法1、定义集成学习（ensemblelearning）本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，所以常常比单一学习器具有更为显著的泛化性能。
bb8886·2024-01-11 09:45
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