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摘要: 参考资料: https://zhuanlan.zhihu.com/p/61215293 https://www.zmonster.me/2019/12/08/few-shot-learning.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/136975128 论文: 1、 Me 阅读全文
posted @ 2020-04-01 19:24 chease 阅读(7802) 评论(0) 推荐(3)
摘要: https://zhuanlan.zhihu.com/p/47201474 阅读全文
posted @ 2019-11-07 19:26 chease 阅读(198) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、如何在TensorFlow中高效使用数据集 https://www.jiqizhixin.com/articles/03137 2、Dataset API的使用方式 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30751039 阅读全文
posted @ 2019-11-07 19:25 chease 阅读(410) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 深度学习的优劣 Gary Marcus 曾经说过,深度学习是贪婪,脆弱,不透明和浅薄的。这些系统很贪婪,因为它们需要大量的训练数据;它们是脆弱的,因为当神经网络应用在一些不熟悉的场景时,面对与训练中使用的示例不同的场景,它并不能很好的完成任务;它们是不透明的,因为与传统的可调试代码不同,神经网 阅读全文
posted @ 2019-10-28 17:28 chease 阅读(214) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 转载 https://blog.csdn.net/qq_39429714/article/details/89401292 亲测有效 阅读全文
posted @ 2019-10-16 14:34 chease 阅读(130) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 教程 http://c.biancheng.net/cpp/view/6994.html shell编程空格的使用:https://blog.csdn.net/lee244868149/article/details/38724943 shell运算:https://blog.csdn.net/sh 阅读全文
posted @ 2019-09-20 17:53 chease 阅读(175) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 了解图神经网络GNN和2种高级算法「DeepWalk」+ 「GraphSage」:https://easyai.tech/blog/gnn-deepwalk-graphsage/ 二、GCN 2.1、概念讲解透彻 https://zhuanlan.zhihu.com/p/51990489 2.2、推 阅读全文
posted @ 2019-08-23 17:43 chease 阅读(451) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、多任务学习 1.1、《Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》--2018 googloe 其它参考:https://www.cnblogs.com/arachis 阅读全文
posted @ 2019-08-22 20:12 chease 阅读(260) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 转自:http://www.361way.com/python-import-dif-dir-module/4064.html ,通过import XXX或from XXX import yyy 进行导入。不过如果是自己遍写的依赖包,又不想安装到python的相应目录,可以放到本目录里进行impor 阅读全文
posted @ 2019-08-06 09:45 chease 阅读(1377) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 待 阅读全文
posted @ 2019-08-05 15:52 chease 阅读(521) 评论(0) 推荐(0)
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