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#监督学习

监督式学习,是一个机器学习中的方法,可以由训练资料中学到或建立一个模式,并依此模式推测新的实例。

小议如何跳出魔改网络结构的火坑

CV君

知乎上,如何设计一个网络拟合 xx 函数的讨论层出不穷(e.g. 判断一个数是奇数还是偶数、能否被 n 整除);

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推荐!小议如何跳出魔改网络结构的火坑(完整版)

CV君

昨天发布过上半部分,不少同学说本文很棒,今天作者终于更新完全部内容,希望对大家有启发!

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机器学习从零开始系列连载(1)——基本概念

lujohn3li

2.5.3 Gradient Boosting Decision Tree

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【干货笔记】22张精炼图笔记,深度学习专项学习必备

lujohn3li

监督学习:所有输入数据都有确定的对应输出数据,在各种网络架构中,输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端,训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重。

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收藏 | 83篇文献,万字总结强化学习之路

AI科技大本营

深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物,它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力,以及强化学习的决策能力,实现了端到端学习。深度强化学习的出现使得...

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通过评估假设行为来学习人类目标

AI科技大本营

当我们在现实世界中训练强化学习(RL)代理时,我们不会希望它们探索不安全的状态,例如将一个移动机器人开进沟里,或者向老板发送一封很尴尬的电子邮件。

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通过评估假设行为来学习人类目标

AI科技大本营

当我们在现实世界中训练强化学习(RL)代理时,我们不会希望它们探索不安全的状态,例如将一个移动机器人开进沟里,或者向老板发送一封很尴尬的电子邮件。

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AI 崛起的第九个年头,还有哪些大有可为的地方?

AI研习社

在自然语言处理的自监督学习中,AI 算法能够预测句子中缺失的词,正如句子是多个词的序列,蛋白质也是特定顺序的氨基酸序列。Facebook AI 研究院和纽约大学...

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【强化学习】83篇文献-万字总结

zenRRan

深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物,它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力,以及强化学习的决策能力,实现了端到端学习。深度强化学习的出现使得...

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83篇文献-万字总结 || 强化学习之路

石晓文

美团点评 · 算法实习生 (已认证)

深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物,它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力,以及强化学习的决策能力,实现了端到端学习。深度强化学习的出现使得...

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83篇文献-万字总结 || 强化学习之路

J.Q.Wang@2048

深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物,它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力,以及强化学习的决策能力,实现了端到端学习。深度强化学习的出现使得...

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笔记 || AlphaStar学习笔记总结

J.Q.Wang@2048

AlphaStar整体技术路线其实并不复杂:首先监督学习进行预训练,然后强化学习进行后续对抗训练。但是要真正得到AlphaStar的效果,其中便有很多门道,下面...

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【机器学习】算法原理详细推导与实现(六):k-means算法

机器学习和大数据挖掘

之前几个章节都是介绍有监督学习,这个章节介绍无监督学习,这是一个被称为k-means的聚类算法,也叫做k均值聚类算法。

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Hinton向AAAI提交论文竟收到最差评价!深度学习三教父再押宝,AI或突破常识瓶颈

小白学视觉

Yann LeCun认为自监督学习是克服上述问题的有效解决方案。自监督学习通过构建一个庞大的神经网络,透过预测来认识世界。这一点就非常类似于我们人类的学习过程,...

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【语义分割】一篇看完就懂的最新深度语义分割模型综述

AI算法与图像处理

语义分割结合了图像分类、目标检测和图像分割,通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块,并识别出每个区域块的语义类别,实现从底层到高层的语义推理过程,最...

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程序员增加收入实用指南!

逆锋起笔

春节假期已经过去一周了,现在的你或许在默默梳理新一年的计划,摩拳擦掌,希望明年此时技术更进一步,收入也更可观。作为一名程序员,也许应该感到庆幸,因为写程序是一门...

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DivideMix: Salesforce提出使用半监督学习大幅改进含噪声标签的学习

CV君

分享一篇今天新出的论文DivideMix: Learning with Noisy Labels as Semi-supervised Learning,来自S...

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首个面向手绘草图的深度自监督表示学习

CV君

深度自监督学习(deep self-supervised learning)近来受到了极大关注,很多可用于解决图像和视频的自监督学习方法涌现了出来。不同的数据模...

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Hinton组力作:ImageNet无监督学习最佳性能一次提升7%,媲美监督学习

机器之心

无监督学习的快速发展让科学家们看到了新的希望,DeepMind 科学家 Oriol Vinyals 表示:感谢对比损失函数,无监督学习正在逼近监督学习!

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理论、算法两手抓,UIUC 助理教授孙若愚 60 页长文综述深度学习优化问题

机器之心

为保持本综述论文的简洁性,本文将主要关注使用前馈神经网络的监督学习问题,不讨论更复杂的公式(如 GAN 和深度强化学习),也不涉及更复杂的架构(如 RNN、注意...

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