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#无监督学习

非监督式学习是一种机器学习的方式,它是监督式学习和强化学习等策略之外的一种选择。

强化学习的基础知识和6种基本算法解释

deephub

通俗地说,强化学习类似于婴儿学习和发现世界,如果有奖励(正强化),婴儿可能会执行一个行动,如果有惩罚(负强化),婴儿就不太可能执行这个行动。这也是来自监督学习和...

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CIKM'22 | 序列推荐中的双重倾向性估计缓解数据有偏问题

秋枫学习笔记

对于序列推荐中的数据有偏问题,现有的基于逆向倾向分数(IPS)的无偏学习是在商品维度的,即将反馈数据视为与用户交互的商品序列。然而,也可以从用户的角度将反馈数据...

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一文祛魅AI核心概念(全)

算法进阶

在并不算漫长的AI(人工智能)发展史,各种行业背景的专家助力了AI极大的发展,也带来了很多专业术语、概念。术语对于专业研究者是比较清晰及严谨,但对于初学者可能就...

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李航:人工智能需要怎样的计算范式和理论?

算法进阶

冯 · 诺伊曼的《计算机和人脑》是人类历史上第一部将计算机和人脑相提并论的著作。这位科学巨人希望比较计算机和人脑的计算机制,为未来建立统一的计算理论打下基础。事...

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训练ViT和MAE减少一半计算量!Sea和北大联合提出高效优化器Adan,深度模型都能用

新智元

自Google提出Vision Transformer(ViT)以来,ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。凭借着ViT结构,许多视觉任务的SoTA...

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Nature Machine Intelligence | 使用自监督图像表示学习框架精准预测分子特性和药物靶点

智能生信

Accurate prediction of molecular properties and drug targets using a self-superv...

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智驾车技术栈 | 综述:自动驾驶中基于深度学习的LiDAR点云综述研究

iGear

本文为《Deep Learning for LiDAR Point Clouds in Autonomous Driving: A Review》译文,在原文的...

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异常检测原理及其在计算机视觉中的应用

小白学视觉

这篇文章涵盖了三件事,首先什么是视觉角度的异常检测?用于异常检测的技术有哪些?它在哪里使用?

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一文详解自监督学习

小白学视觉

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。

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字节跳动李航:人工智能需要新的范式和理论

机器之心

冯 · 诺伊曼的《计算机和人脑》是人类历史上第一部将计算机和人脑相提并论的著作。这位科学巨人希望比较计算机和人脑的计算机制,为未来建立统一的计算理论打下基础。事...

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​如何让AI具有通用能力?新研究:让它睡觉

机器之心

神经网络可以在很多任务上有超越人类的表现,但如果你要求一个 AI 系统吸收新的记忆,它们可能会瞬间忘记之前所学的内容。现在,一项新的研究揭示了神经网络经历睡眠阶...

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SciPyCon 2018 sklearn 教程(下)

ApacheCN_飞龙

在前面的章节和笔记本中,我们将数据集分为两部分:训练集和测试集。 我们使用训练集来拟合我们的模型,并且我们使用测试集来评估其泛化能力 - 它对新的,没见过的数据...

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Nat.Mach.Intell | ImageMol: 精准预测分子性质和药物靶标的自监督学习框架

DrugAI

近日,湖南大学DrugAI实验室在Nature子刊《Nature Machine Intelligence》上发表名为”Accurate prediction ...

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【Python专栏】机器学习和深度学习知识框架

Twcat_tree

无监督学习和其他两种学习方法的主要区别在于无监督学习不需要提前知道标签数据集的类别标签。无监督学习算法使用场景通常为聚类和降维,如使用k-means聚类、系统聚...

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一文读懂对比学习在CV进展

CristianoC

对比学习在计算机视觉的发展历程大概分为四个阶段(1)百花齐放:有InstDisc(Instance Discrimination)、CPC、CMC代表工作。在这...

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从MoCo入门自监督学习与对比学习

CristianoC

最近有一些基于对比学习的无监督学习的工作取得了不错的效果,这类对比学习方法的本质上是构造一个动态的字典。我们先解释一下对比学习。

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机器学习笔记引言

mythsman

从今天起就要开始认真的学习Machine Learning了。在网上查找了很多的资料,也大概看了下deeplearning.net上的一些教程。但是既没有一丝的...

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100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析

deephub

来自Amazon,google,Meta, Microsoft等的面试问题,问题很多所以对问题进行了分类整理,本文包含基础知识和数据分析相关问题

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100+数据科学面试问题和答案总结 - 机器学习和深度学习

deephub

来自Amazon,谷歌,Meta, Microsoft等的面试问题,本文接着昨天的文章整理了机器学习和深度学习的问题

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无监督学习的12个最重要的算法介绍及其用例总结

deephub

无监督学习(Unsupervised Learning)是和监督学习相对的另一种主流机器学习的方法,无监督学习是没有任何的数据标注只有数据本身。

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