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1zeryu
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2022年9月27日
Meta-Learning
摘要: 调参占据了深度学习实验的大部分时间。在工业界,我们有足够的算力,我们可以使用多张GPU用于调参,但是在学术界,具有的算力是及其有限的,所以就需要是用其他方法调参,那就是元学习 -- "学习如何学习"
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posted @ 2022-09-27 15:43 1zeryu
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2022年9月25日
强化学习方法
摘要: 机器学习的最终目标是学习一个function用于我们的tasks,强化学习是机器学习的一个分支,去深度学习不同,强化学习的训练机制是要与环境交互,并且是以一个孩子的身份从自己以往的经验去学习。
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posted @ 2022-09-25 15:03 1zeryu
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2022年9月17日
蒙特卡洛近似法
摘要: 蒙特卡洛近似法 通常来说, 使用公式推导随机变量函数的分布是很困难的,因此我们可以用蒙特卡洛近似法区计算概率分布。
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posted @ 2022-09-17 18:30 1zeryu
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概率视角下的向量变换
摘要: 机器学习算法经常设计向量变换操作,本文从概率的视角来分析向量变换
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posted @ 2022-09-17 16:51 1zeryu
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2022年9月14日
基于人体姿态估计的AI健身系统
摘要: 近日,XDU-ISC CLeaNS (Computing and Learning of Neural System) Group围绕机器视觉、AI创作、智能对话等问题在现实场景中的应用开展多项AI落地产品开发,推出“基于人体姿态估计的AI健身系统”,“基于Seq2seq模型实现的聊天机器人”,“
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posted @ 2022-09-14 14:58 1zeryu
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2022年5月10日
Expectation Maximization Algorithm
摘要: EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法,曾入选“数据挖掘十大算法”中,可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法, 在机器学习中有极为广泛的用途,例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)的参数;隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。 本文对EM算法做一个直观的介绍
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posted @ 2022-05-10 21:10 1zeryu
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