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谷歌 AI 引入一种机器学习模型训练方法 (L2P)
监督学习
https
网络安全
腾讯云测试服务
监督学习是机器学习 (ML) 的一种流行方法，其中使用已针对手头任务进行适当标记的数据来训练模型。普通监督学习训练独立同分布（IID）。
代码医生工作室
2022-06-07
897
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一项新的谷歌人工智能研究使用自我监督学习发现异常数据
监督学习
https
网络安全
腾讯云测试服务
编程算法
一类分类有利于异常检测。它通过假设训练数据都是正态示例来确定实例是否与训练数据属于同一分布。但是，表示学习不适用于这些旧方法。此外，自监督学习在从未标记数据中学习视觉表示方面取得了重大进展，包括旋转预测和对比学习。
代码医生工作室
2021-09-29
775
0
插图PIRL：不变上下文表示学习
监督学习
2019年底，使用对比学习的自我监督学习研究论文数量激增。在2019年12月，Misra等人。来自Facebook AI Research的研究人员提出了一种新的方法PIRL来学习图像表示。
代码医生工作室
2020-03-20
741
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AI的下一个台阶——识别未知分类（ZSL方法）
神经网络
深度学习
迁移学习
监督学习
编程算法
摘要： 目前AI在图片分类方向已经做得非常优秀，有的甚至超过人类。但是，这仅仅限于模型经过已知样本的学习。令模型像人一样具有推理能力，通过已知样本可以对未知分类进行识别，这将是未来的一个主要方向，也是AI技术智能化的下一个台阶。
代码医生工作室
2020-02-24
3.5K
0
OpenAI科学家一文详解自监督学习
监督学习
无监督学习
自监督学习为监督学习方式提供了巨大的机会，可以更好地利用未标记的数据。这篇文章涵盖了关于图像、视频和控制问题的自监督学习任务的许多有趣想法。
代码医生工作室
2019-11-22
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对标 GLUE、ImageNet，谷歌推出视觉任务适应性基准 VTAB
编程算法
深度学习
监督学习
github
git
众所周知，图像分类领域有 ImageNet 数据集，自然语言处理领域有 GLUE 基准，这些基准在对应领域的进展中发挥了重要作用。终于，谷歌推出了视觉任务适应性领域的基准 VTAB（Visual Task Adaptation Benchmark），该基准有助于用户更好地理解哪些哪些视觉表征可以泛化到更多其他的新任务上，从而减少所有视觉任务上的数据需求。
代码医生工作室
2019-11-12
605
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盘一盘 Python 系列 8 - Sklearn
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
监督学习
Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。
代码医生工作室
2019-09-04
2K
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PyTorch大更新！谷歌出手帮助开发，正式支持TensorBoard | 附5大开源项目
https
网络安全
监督学习
github
tensorflow
在一年一度的开发者大会F8上，Facebook放出PyTorch的1.1版本，直指TensorFlow“腹地”。
代码医生工作室
2019-06-21
539
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