Trans-Learn是基于PyTorch实现的一个高效、简洁的迁移学习算法库，目前发布了第一个子库——深度域自适应算法库（DALIB），支持的算法包括：
1 前言 朋友们~好久没见~。在上一篇基于自搭建BP神经网络的运动轨迹跟踪控制（一）中，首次给大家介绍了如何将BP神经网络模型用于运动控制，并基于matlab做了仿真实验。最终实现了对期望轨迹的智能跟踪的功能。 但是，在那篇文章的最后，也提出了一个有趣的问题，该问题是：“该实验进行参数辨识需要先采集好数据到工作区间进行离线训练，然后再把参数一个个填到BP网络的控制系统中。如果隐含层神经元数量过多的话，那么这个工作无疑是繁琐的。那么有什么办法可以解决呢？”不知道大家有没有认真思考过这个问题，并自己尝试去解答（
中国自动化学会围绕「深度与宽度强化学习」这一主题，在中科院自动化所成功举办第 5 期智能自动化学科前沿讲习班。
清华大学大数据研究中心机器学习研究部长期致力于迁移学习研究。近日，该课题部开源了一个基于 PyTorch 实现的高效简洁迁移学习算法库：Transfer-Learn。使用该库，可以轻松开发新算法，或使用现有算法。
本文简要介绍了基于强化学习的码率自适应算法，在实践预研验证和分析的基础上，将该AI算法模型应用于实际项目。
在线“看片”时，我们经常会遇到这些事情：视频画面突然卡住进入缓冲状态或者视频画面突然变得模糊而不忍直视。这些事情的背后很可能是网络环境突然变差了导致下载速度很慢，也可能是码率调整算法没有对当前环境做出合理的决策导致。 事实上，如何感知网络环境的变化并作出合理的码率调整并非易事。目前很多视频播放的客户端都提供了几种码率档位（标清、高清、超清、蓝光等）供用户自主选择，在网络环境好时用户可以自主切到高码率档位，网络环境差时切到低码率档位。 当然，有些主流的视频播放客户端也提供了自适应（自动）这个选项，比如Y
📷 本文来自 爱奇艺 技术产品中心 资深工程师 王亚楠在LiveVideoStackCon 2018热身分享，并由LiveVideoStack整理而成。在分享中，王亚楠分别介绍了自动码率调节的实现过程
事实上，如何感知网络环境的变化并作出合理的码率调整并非易事。目前很多视频播放的客户端都提供了几种码率档位（标清、高清、超清、蓝光等）供用户自主选择，在网络环境好时用户可以自主切到高码率档位，网络环境差时切到低码率档位。
大家好，我是Hulu北京的傅徳良，主要负责音视频编解码和视频传输相关优化的团队。非常高兴在这里给大家分享一些Hulu 在流媒体服务质量和用户体验优化方面的经验。由于Hulu是一家美国公司，所以使用的技术路线跟国内常见的技术路线并不完全相同，从技术上讲，不存在谁更先进或者优秀的说法。不过既然是不同的技术路线，那么Hulu也就可能会做一些国内厂商目前还没有太多投入去做的一些事情。今天，主要跟大家分享一下Hulu在QoS优化中的思路、在实践中遇到的问题以及解决方案。首先简单介绍一下Hulu的视频系统以及为什么要做QoS优化？其次会分享对QoS优化和用户体验之间关系的基本理解，最后结合Hulu的技术实践介绍在客户端通过自适应码率调解的方法优化QoS的基本思路和原理，以及构建的一整套QoS优化框架。
看到标题中的几个关键字系统自适应限流是不是觉得高大上，这个自适应又是如何实现的呢？
在海量数据集上训练大型深度神经网络，是非常具有挑战性的。最近，有许多研究均使用大batch随机优化方法来解决此问题。在该研究领域中，目前最杰出的算法是LARS，它通过采用分层自适应学习率，可以在几分钟内在ImageNet上训练ResNet。但是，对于像BERT这样的注意力模型，LARS的表现很差，这说明它的性能提升在不同任务之间并不一致。在本文中，作者首先研究了一种有原则性的分层适应策略，这样就可以使用大的mini-batch来加速深度神经网络的训练。
论文研读-多目标自适应memetic算法 Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization 此篇文章为 V. A. Shim, K. C. Tan and H. Tang, "Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization," in IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 45
今天，和大家分享一篇港中文MMLab发表于NeurIPS 2020的论文《Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID》，该工作提出自步对比学习框架及混合记忆模型，旨在解决无监督及领域自适应表征学习中数据无法被充分挖掘的问题。
【新智元导读】梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍，帮助使用者根据具体需要进行使用。 这篇文章首先介绍梯度下降算法的三种框架，然后介绍它们所存在的问题与挑战，接着介绍一些如何进行改进来解决这些问题，随后，介绍如何在并行环境中或者分布式环境
【新智元导读】梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍，帮助使用者根据具体需要进行使用。 这篇文章首先介绍梯度下降算法的三种框架，然后介绍它们所存在的问题与挑战，接着介绍一些如何进行改进来解决这些问题，随后，介绍如何在并行环境中或者分布式环
本文介绍的是 IJCAI-2020论文《pbSGD: Powered Stochastic Gradient Descent Methods for Accelerated Non-Convex Optimization》，该论文由华中科技大学、滑铁卢大学和加州大学伯克利分校合作完成。
TLDR： 我们将意图解耦的思想与自动化的对比学习相结合，通过学习包含全局信号的解耦意图特征和自适应的图掩码增强模块，来提供有效的自监督信号，以提高推荐算法的性能。
图像由像素组成，每个像素都有一种颜色，包括黑色和白色。色调映射是一种数字图像处理技术，用于修改像素的色调值。换句话说，色调映射包括调整具有高动态范围的图像的色调值，以便可以在数字显示器上查看。它会缩小动态范围，同时尝试保留原始图像的外观。因此，色调映射应用于 HDR 图像，以揭示其完整细节并赋予其动态扭曲和逼真的外观。
来源：专知 本文为论文，建议阅读5分钟 本文对域自适应目标检测(DDA-OD)和小目标检测(tiny OD)两大检测方向进行全面调研，详细介绍了代表性算法、涨点技术和相关数据集。 论文标题： A Survey on Deep Domain Adaptation and Tiny Object Detection Challenges, Techniques and Datasets 论文链接： https://www.zhuanzhi.ai/paper/5194ee2a4d809028c15b2878ade
2018 年 12 月 21 日，ICLR 2019 论文接收结果揭晓。据统计，ICLR 2019 共收到 1591 篇论文投稿，相比去年的 996 篇增长了 60%。ICLR 2019 共接收论文 500 篇，其中 oral 论文 24 篇、poster 论文 476 篇。
作为MySQL InnoDB IO 调优系列的第二篇， 第一篇文章 参见Give Love to Your SSDs – Reduce innodb_io_capacity_max !
之前写过一篇文章「简单了解InnoDB原理」，现在回过头看，其实里面只是把缓冲池（Buffer Pool），重做日志缓冲（Redo Log Buffer）、插入缓冲（Insert Buffer）和自适应哈希索引（Adaptive Hash Index）等概念简单的介绍了一下。
大家好，我是来自B站视频云技术部的技术专家叶天晓，今天和大家分享的主题是B站H.265编码器在直播和点播中的实践和应用。
自适应滤波器（Adaptive Filter）（1）–简介 自适应滤波器（adaptive filter）(2)–LMS算法
由于语音特征的特别，我们很难在机器学习入门的文章中看到关于语音的案例或者实验，本文主要介绍说话人识别的大体流程与原理，不在具体的细节公式上做过多讨论（因为实在是太复杂了）。
校园安全Ai视频分析预警算法通过yolov5+python深度学习算法网络模型，校园安全Ai视频分析预警算法对学生的行为进行智能监测和预警如识别学生打架斗殴、抽烟、翻墙、倒地以及异常聚集等行为，及时发出预警通知。校园安全Ai视频分析预警算法YOLO模型的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的目标检测算法，它们使用统计自适应指数回归模型设计了网络的最后一层来预测目标的尺寸大小。 长按扫描二维码关注我们 一、简要 今天分享的是研究者提出了基于统计自适应线性回归的目标尺寸预测方法。YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的对象检测算法，它们使用统计自适应指数回归模型设计了网络的最后一层来预测对象的尺寸大小。 然而，由于指数函数的性质，指数回归模型可以将损失函数的导数传播到网络中的所有参数中。研究
本文来自PCS会议（2021）的一次Keynote，演讲者是来自ATHENA的Christian Timmerer，主题是“HTTP自适应流会走向何处“。
种族偏见是生物特征识别中的一个重要问题，但在人脸识别领域还没有得到深入的研究。在这篇论文中，我们首先提供了一个名为“自然环境下的多种族人脸”（RFW）的数据库。利用该数据库，我们验证了四个商业API和四个当前最先进算法都存在种族偏见。然后，我们进一步提出利用深度无监督域自适应算法来解决种族偏差，并提出了一个深度信息最大化自适应网络（IMAN）。在算法中，我们以白种人作为源域，其他种族作为目标域来缓解这种偏差。这种无监督的方法一方面在域层面减小源域和目标域的全局分布，另一方面在类别层面学习有区分性的目标域特征。此外，我们还提出了一种新的互信息损失，在没有标签的情况下，进一步提高了网络输出的鉴别性。通过在RFW、GBU和IJB-A数据库上进行的大量实验表明，IMAN学习到的特征在不同种族和不同数据库上有很好的泛化性。
公众号的老观众们应该会记得，在去年这个时候我们公众号发布了有关自适应大领域搜索算法（adaptive large neighborhood search）的相关系列教程，有关传送门如下：
本文介绍了一种适应性跟踪方法，可以在不降低准确性的情况下提高深度跟踪器的速度。该方法通过使用廉价（cheap）特征处理简单帧，使用昂贵（expensive）的深度特征处理复杂帧，从而显著降低了前向传递成本。作者使用强化学习方法训练了一个代理来决定何时使用哪种特征，同时还展示了学习所有深度层可以实现接近实时的平均跟踪速度。该方法在近50%的时间内提供了100倍的加速，表明了适应性方法的优势。
该文翻译自An overview of gradient descent optimization algorithms。 总所周知，梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。 这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍，帮助使用者根据具体需要进行使用。 这篇文章首先介绍梯度下降算法的
本文来自RIST Forum at IBC2019的演讲，演讲者是来自Video Flow的Adi Rozenberg。演讲主题是RIST的下一个增强功能：比特流自适应以确保服务连续性。
作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了常用的一些机器学习中常用的优化算法。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 在机器学习的世界中，通常我们会发现有很多问题并没有最优的解，或是要计算出最优的解要花费很大的计算量，面对这类问题一般的做法是利用迭代的思想尽可能的逼近问题的最优解。我们把解决此类优化问题的方法叫做优化算法，优化算法本质上是一种数学方法，常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、Momentum, N
【导读】现有的MAML算法都是基于策略梯度的，在试图利用随机策略的反向传播估计二阶导数时遇到了很大的困难。本文为大家介绍一个新框架ES-MAML，这是一个基于进化策略，解决与模型无关的元学习(model agnostic meta learning，MAML)问题的新框架。
本文来自快手科技算法科学家，快手传输算法团队负责人周超博士在LiveVideoStackCon 2020线上峰会的分享，介绍了快手基于流式直播多码率的实践与优化，以及LAS (Live Adaptive Streaming)标准的架构、原理、自适应算法与未来规划。
随着大规模数据集的出现，在海量数据集上训练大型深度神经网络，甚至使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等计算效率高的优化方法，都已变得尤为具有挑战性。例如，BERT和ResNet-50等最先进的深度学习模型在16个TPUv3芯片上训练需要3天，在8台Tesla P100 GPU上训练需要29小时。
自适应计算（adaptive computation）是指ML统根据环境变化调整其行为的能力。
大家好我是郭亮，目前负责快手的直播架构和算法团队。很高兴今天有机会给大家分享“快手直播平台架构的演进历程”。首先，我会简单说明一下快手直播平台的现状；接着，我会详细介绍快手直播平台在近一两年的成果以及架构的演进，以及对用户体验、QoS、QoE、成本等的影响；最后，针对5G+AI下的音视频技术发展趋势，抛砖引玉，和大家一起探讨。
BIGO从2014年创立至今一直聚焦在全球范围提供音视频服务，短短五年时间已稳定进入全球App收入排行榜前十。旗下全球视频直播社区Bigo live，短视频内容创作平台Likee，音视频通讯imo服务于全球150个国家的4亿多用户，已形成了涵盖「实时多人语音/视频+直播+点播」全面完善的音视频产品矩阵。
Adaptive boosting(自适应增强)是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个强分类器，Adaboost可处理分类和回归问题。了解Adaboost算法之前，我们先学习下Boost(增强)和Adaptive(自适应)的概念。
Yolov8是一种经典的目标检测算法，而Lion优化器则是近年来新兴的优化算法之一。本文将介绍Lion优化器与Yolov8目标检测算法的结合应用，以及它们对目标检测任务的性能提升。
该部分的学习内容是对经典的阈值分割算法进行回顾，图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。
在计算机视觉和图像处理领域，光照对图像质量和分析结果都有重要影响。由于光照条件的不同，同一场景下的图像可能有着明显的亮度差异，这对于图像的分析和处理是不利的。因此，光照归一化处理是一个常见的预处理步骤之一。 OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理的开源库，它提供了丰富的图像处理函数和工具。本篇文章将详细介绍OpenCV中的光照归一化处理方法，并给出相应的代码示例。
在之前的文章中，我们介绍了梯度下降算法。但是梯度下降算法存在计算量过大或者陷入局部最优的问题。人们如今已经提出动量法和自适应梯度法来解决上述的问题。
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术，河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测，若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
一、前言 前面介绍了词库的自动生成的方法，本文介绍如何利用前文所生成的词库进行分词。 二、分词的原理 分词的原理，可以参看吴军老师《数学之美》中的相关章节，这里摘取Google黑板报版本中的部
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