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红色石头的机器学习之路

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突然放大,Midjourney 来中国了!
Midjourney,一款新颖的 AI 视觉艺术平台,近日在中国开放了内测版。这个内测版本在 QQ 频道上进行,每周一和周五的 18:00 开放入口,人数一旦满足,入口就会关闭,直到下次开放。用户只需扫描二维码,即可进入进行体验。
红色石头
2023-05-27
5390
1 分钟搞定!ChatGPT + XMind 打造最高效的思维导图
今天专门写篇文章手把手教大家如何使用 ChatGPT 和 XMind,1 分钟自动生成思维导图。
红色石头
2023-04-12
1.9K0
强的离谱!别玩啥 Bing 了!我把 Google 和 ChatGPT4 合二为一!
跟大家说一个好消息,我们的星球【ChatGPT中文社区】已经 700 多人了。这 700 多名球友属于第一波在星球里学习到如何注册 ChaGPT、如何升级 GPT-4,如何进行 AI 绘画等实操。真的印证了那句话:早就是优势!
红色石头
2023-04-03
12.3K1
新版 Midjourney 怎么玩?免费的傻瓜教程来了!
你以为它是照片,其实它只是由 AI 绘图生成的图像!这款 AI 绘图工具就是大名鼎鼎的 新版 Midjourney!
红色石头
2023-03-31
1.3K0
免费 GPT-4 神器来了,这下我彻底不用写代码了!
简单概况一下:代码真的不用我们自己写了,一行指令,它就能帮我们把代码写好!牛不牛?
红色石头
2023-03-24
3.6K0
机器学习100天(二十):020 分类模型评价指标-PR曲线
上一节我们已经了解了混淆矩阵的概念,并掌握了精确率、召回率的计算公式,在这里。现在我们来学习 PR 曲线的概念。
红色石头
2022-12-31
4520
手撕 CNN 经典网络之 VGGNet(PyTorch实战篇)
详细介绍了 VGGNet 的网络结构,今天我们将使用 PyTorch 来复现VGGNet网络,并用VGGNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。
红色石头
2022-04-14
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手撕 CNN 经典网络之 VGGNet(理论篇)
2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司一起研发了新的卷积神经网络,并命名为VGGNet。VGGNet是比AlexNet更深的深度卷积神经网络,该模型获得了2014年ILSVRC竞赛的第二名,第一名是GoogLeNet(我们之后会介绍)。
红色石头
2022-04-14
8100
手撕 CNN 之 AlexNet(PyTorch 实战篇)
详细介绍了 AlexNet 的网络结构,今天我们将使用 PyTorch 来复现AlexNet网络,并用AlexNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。
红色石头
2022-04-14
1.3K0
手撕 CNN 经典网络之 AlexNet(理论篇)
第一个典型的CNN是LeNet5网络,而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中,AlexNet 横空出世,直接将错误率降低了近 10 个百分点,这是之前所有机器学习模型无法做到的。
红色石头
2022-04-14
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你所不知道的 Transformer!
可以看出,在计算X2加进去吐出来的值的时候必须要先把X1得出的参数值与X2放在一起才行。换句话说,RNN的计算是必须一个接一个,并不存在并行运算。如果不能并行运算,那么时间和计算成本均会增加。
红色石头
2022-01-20
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《algorithm-note》算法笔记中文版正式发布!
无论是做机器学习、深度学习、自然语言处理还是其它领域,算法的重要性不言而喻!吃透算法底层原理、掌握算法数学推导和代码实现,对提高自己的硬核实力来说非常重要!今天给大家推荐一个超赞的开源算法笔记!中文版!而且在 GitHub 上已经收获了近 1k 的赞了!
红色石头
2022-01-20
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ODS:输出多样化采样,有效增强白盒和黑盒攻击的性能 | NeurIPS 2020
本文提出了一种新的采样策略——输出多样化采样,替代对抗攻击方法中常用的随机采样,使得目标模型的输出尽可能多样化,以此提高白盒攻击和黑盒攻击的有效性。实验表明,该种采样策略可以显著提升对抗攻击方法的性能。
红色石头
2022-01-20
5880
一步一步教你如何将 yolov3/yolov4 转为 caffe 模型
实际工作中,目标检测 yolov3 或者 yolov4 模型移植到 AI 芯片中,经常需要将其先转换为 caffe1.x 模型,大家可能或多或少也有这方面的需求。例如华为海思 NNIE 只支持caffe1.x 模型,所以 yolov3/yolov4 模型要想在海思芯片上部署,转换为 caffe1.x 模型是必须的。
红色石头
2022-01-20
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330+ 个机器学习模型/库探索工具!Papers With Code 重磅推出!
今天给大家推荐一个硬核干货:一个基于 PyTorch 的图像模型库(PyTorch Image Models,TIMM),用于最新图像分类。
红色石头
2022-01-20
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利用生物视觉机制提高神经网络的对抗鲁棒性 | NeurIPS 2020
本文将两种生物视觉机制,分别是视网膜的非均匀采样机制和多种不同大小的感受野存在机制,应用到神经网络中,提高了神经网络的对抗鲁棒性。
红色石头
2022-01-20
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第02课:深度学习 Python 必备知识点
无论是在机器学习还是深度学习中,Python 已经成为主导性的编程语言。而且,现在许多主流的深度学习框架,例如 PyTorch、TensorFlow 也都是基于 Python。这门课主要是围绕 “理论 + 实战” 同时进行的,所以本文,我将重点介绍深度学习中 Python 的必备知识点。
红色石头
2022-01-20
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第01课:深度学习概述
机器学习,顾名思义,是机器从数据中总结经验,找出某种规律构建模型,并用它来解决实际问题。而深度学习,是机器学习的一个重要分支和延伸,是包含多隐层的神经网络结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,从而学习到数据本身最关键的特征。
红色石头
2022-01-20
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9 大主题卷积神经网络(CNN)的 PyTorch 实现
深度系统介绍了 52 个目标检测模型,纵观 2013 年到 2020 年,从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det,新模型层出不穷,性能也越来越好!
红色石头
2022-01-20
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从零开始 Mask RCNN 实战:基于 Win10 + Anaconda 的 MaskRCNN 环境搭建
大名鼎鼎的 Mask RCNN 一举夺得 ICCV2017 Best Paper,名声大造。Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络,实现高效地检测图中的物体,并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码,即有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。
红色石头
2022-01-20
1.9K0
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