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昨日种种,皆成今我,切莫思量,更莫哀,从今往后,怎么收获,怎么栽.
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2024年5月18日
SimCLR: 一种视觉表征对比学习的简单框架《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》(对比学习、数据增强算子组合,二次增强、投影头、实验细节很nice),好文章,值得反复看
摘要: 现在是2024年5月18日,好久没好好地看论文了,最近在学在写代码+各种乱七八糟的事情,感觉要和学术前沿脱轨了(虽然本身也没在轨道上,太菜了),今天把师兄推荐的一个框架的论文看看(视觉CV领域的)。 20:31,正经的把这篇论文看完。 论文:A Simple Framework for Contra
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posted @ 2024-05-18 20:57 ZERO-
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2024年5月15日
打工干活10-2024-5-14
摘要: 浪费我时间,拒稿了.
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posted @ 2024-05-15 15:52 ZERO-
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2024年4月24日
深度学习Python代码小知识点(备忘,因为没有脑子)
摘要: 现在是2024年4月24日16:58,今天摸鱼有点多,备忘一下,都写到一篇内容里面,免得分散。 1. np.concatenate()函数'np.concatenate'是NumPy库中用来合并两个或多个数组的函数。它可以在任意指定的轴上连接数组,是数据预处理和特征工程中常用的工具。 基本语法: n
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posted @ 2024-04-24 17:23 ZERO-
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2024年4月23日
深度学习学习率(Learning Rate)lr理解
摘要: 现在是2024年4月23日13:54,在看代码了,嗯,不能逃避,逃避可耻,会痛苦,看不懂多看几遍多写一下就好了,不能逃避了哈,一点一点来就是了,我还有救。 如何理解深度学习中的学习率(Learning Rate): 学习率(Learning Rate)是神经网络和其他机器学习算法中非常重要的一个超参
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posted @ 2024-04-23 14:47 ZERO-
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2024年4月13日
打工干活9-2024-4-12
摘要: 周六周日加班,看完了.
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posted @ 2024-04-13 16:34 ZERO-
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2024年3月27日
打工干活8-2024-3-27
摘要: 没看懂,我真的谢.
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posted @ 2024-03-27 17:24 ZERO-
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2024年3月26日
深度学习批次(batch)、迭代(iteration)、周期(epoch)、前向传播(forward propagation)、反向传播(backward propagation)、学习率(learning rate)概念解释
摘要: 虽然现在应该是已经熟练掌握这些基础概念的时候,但是我是鱼的记忆,上一秒的事情,下一秒就忘了,除非是重要的人的重要的事情,呜呜呜呜,我这个破脑子. 还是写一下吧,直接GPT出来的(人类之光,欢呼~). 以前写过一次,贴一下链接:深度学习模型训练的过程理解(训练集、验证集、测试集、batch、itera
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posted @ 2024-03-26 20:44 ZERO-
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2024年3月25日
TimesURL: 用于通用时间序列表征学习的自监督对比学习《TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series Representation Learning》模型代码运行解析
摘要: 呜呜呜,好菜,好烦.
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posted @ 2024-03-25 21:51 ZERO-
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2024年3月20日
TimesURL: 用于通用时间序列表征学习的自监督对比学习《TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series Representation Learning》(通用时间序列表示、自监督对比学习、双重Universums硬负样本、时间重构联合优化)
摘要: 2024年3月18日,最近有点忙,但是这周四周五都要汇报,不想往后推了,早汇报完早结束,硬着头皮先看这一篇,这篇年前就说要看,还保存了书签,但是一直没看,今天趁着中午的时间看一下。 (现在14:01,开始看,我的草稿箱里躺着的18篇草稿,Sorry,以后有空再填坑.) 论文:TimesURL: Se
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posted @ 2024-03-20 20:16 ZERO-
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2024年2月26日
STEP: 用于多变量时间序列预测的预训练增强时空图神经网络《Pre-training Enhanced Spatial-temporal Graph Neural Network for Multivariate Time Series Forecasting》(时间序列预测)
摘要: 2023年12月27日,看一篇老师给的论文。 论文:Pre-training Enhanced Spatial-temporal Graph Neural Network for Multivariate Time Series Forecasting 或者是:Pre-training Enhanc
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posted @ 2024-02-26 17:05 ZERO-
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