Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)详解
ELM ELM的提出目的是为了解决人工神经网络训练时耗费的时间和高成本 对此 xff0c 2004年由南洋理工大学的黄广斌提出了ELM学习理论 机器或者生物学习可以不需要调整隐层节点 xff1a 给定任何连续目标函数或者可分类目标 xff0
Extreme
Learning
Machine
ELM
极限学习机
书籍《Continuous Machine Learning with Kubeflow》
Continuous Machine Learning with Kubeflow 第一章k8s 架构k8s如何工作 k8s 组件NodeClusterPodDeploymentServiceService的类型 IngressNamesp
continuous
Machine
Learning
with
Kubeflow
Kaiming He论文阅读笔记三——Simple Siamese Representation Learning
Kaiming He大神在2021年发表的Exploring Simple Siamese Representation Learning xff0c 截至目前已经有963的引用 xff0c 今天我们就一起来阅读一下这篇自监督学习论文 Si
Kaiming
simple
Siamese
Representation
Learning
【文献笔记】【精读】LEARNING TO PROTECT COMMUNICATIONS WITH ADVERSARIAL NEURAL CRYPTOGRAPHY
文章地址 xff1a Learning to Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography 源码 xff08 第三方 xff09 xff1a pytorch http
Learning
protect
COMMUNICATIONS
with
Adversarial
【文献笔记】【精读】Deep Learning-Based Communication Over the Air
文章地址 xff1a Deep Learning Based Communication Over the Air 建议在看这篇blog前先看这篇 xff1a 文献笔记 精读 An Introduction to Deep Learning
Deep
Learning
Based
Communication
over
【文献笔记】【精读】An Introduction to Deep Learning for the Physical Layer
文章地址 xff1a An Introduction to Deep Learning for the Physical Layer github xff1a py radio autoencoder xff08 第三方代码 xff0c 非
Introduction
Deep
Learning
for
The
集成学习(Ensemble Learning)
集成学习Ensemble Learning Ensemble LearningDefinitionCommon types of ensemblesBootstrap aggregating Bagging BoostingStacking
Ensemble
Learning
集成学习
【论文笔记】Ensemble Augmented-Shot Y-shaped Learning
论文笔记 EASY Ensemble Augmented Shot Y shaped Learning State Of The Art Few Shot Classification with Simple Ingredients Int
Ensemble
Augmented
Shot
shaped
Learning
Meta-learning:Learn to learn
基于李宏毅教授的ML课程做的笔记 xff0c 主要供自己复习 xff0c 所以就留下了一些自己想多看的东西 xff0c b站有全面的课程视频 引言 xff1a 为什么few shot任务常常提及元学习meta learning xff1f
Meta
Learning
Learn
Adversarial Attacks on deep learning阅读笔记
Adversarial Attacks on deep learning阅读笔记 简单说说Adversarial attackAdversarial Attacks on Deep Learning Based Radio Signal C
Adversarial
Attacks
Deep
Learning
阅读笔记
Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision A Survey
Attacks for classification Box constrained L BFGS Fast Gradient Sign Method FGSM Basic amp Least Likely Class Iterative
Threat
Adversarial
Attacks
Deep
Learning
Data Uncertainty Learning in Face Recognition
Data Uncertainty Learning in Face Recognition 建模数据的不确定性对含噪音图像非常重要 xff0c 但对于人脸识别的研究却很少 先驱者的工作 35 通过将每个人脸图像嵌入建模为高斯分布来考虑不确定
Data
Uncertainty
Learning
face
recognition
Deep Learning for Computer Vision with Python.
Welcome back This is the fourth post in the deep learning development environment configuration series which accompany m
Deep
Learning
for
Computer
Vision
[action]tensorflow 深度学习实战(1) deep learning 清洗数据
Deep Learning 深度学习 清洗数据 学习简单的数据处理经验 xff0c 熟悉以后常用的数据集 The objective of this assignment is to learn about simple data cura
action
tensorflow
Deep
Learning
深度学习实战
视觉场景理解论文阅读笔记2:Hierarchically Structured Reinforcement Learning for Topically Coherent Visual Story
一 文章相关资料 论文地址 点击打开链接 二 阅读笔记 1 论文思想 针对序列图像生成故事描述的需求 xff0c 使用层次结构的网络进行解码学习 高级网络用于学习序列中每幅图像的语义信息 xff0c 所属主题 xff1b 低级网络用于根据学
Hierarchically
Structured
Reinforcement
Learning
for
Deep learning系列(十五)有监督和无监督训练
1 前言 在学习深度学习的过程中 xff0c 主要参考了四份资料 xff1a 台湾大学的机器学习技法公开课 xff1b Andrew NG的深度学习教程 xff1b Li feifei的CNN教程 xff1b caffe官网的教程 xff1
Deep
Learning
有监督和无监督训练
【阅读笔记】Towards Personalized Federated Learning个性化联邦综述
文章目录 前言1 背景1 1 机器学习 联邦学习1 2 促进个性化联邦学习的动机 2 个性化联邦学习的策略2 1 全局模型个性化2 1 1 基于数据的方法2 1 1 1 数据增强 Data Augmentation2 1 1 2 挑选客户端
towards
Personalized
Federated
Learning
阅读笔记
联邦学习(Federated Learning)
联邦学习简介 联邦学习 xff08 Federated Learning xff09 是一种新兴的人工智能基础技术 xff0c 在 2016 年由谷歌最先提出 xff0c 原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题 xff0c 其设计
Federated
Learning
联邦学习
从Bayesian Deep Learning到Adversarial Robustness新范式
作者 王灏 毛成志 单位 Rutgers University Columbia University 研究方向 贝叶斯深度学习 对抗鲁棒性 拖延症赶在 2021 结束前来介绍一下我们 ICCV 2021 上基于 Bayesian Deep
Bayesian
Deep
Learning
Adversarial
Robustness
论文那些事—Learning Deep Features for Discriminative Localization
1 摘要 背景 论文主要针对图片中不同类别物体定位的弱监督学习问题 xff0c 提出了基于分类网络的图片识别与定位 在分类模型中 xff0c 卷积层本身带有物体定位功能 xff0c 比如一个物体在左上角 xff0c 那么卷积之后的结果 fe
Learning
Deep
Features
for
Discriminative
«
1
2
3
4
5
6
»