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一个新的基于样本数量计算的的高斯 softmax 函数

softmax 函数在机器学习中无处不在:当远离分类边界时,它假设似然函数有一个修正的指数尾。

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使用Python从头开始手写回归树

在本篇文章中,我们将介绍回归树及其基本数学原理,并从头开始使用Python实现一个完整的回归树模型。

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基于神经网络集成学习的研究论文推荐

深度神经网络 (DNN) 容易过度拟合,过拟合的网络会导致对于新的数据实例表现不佳。该论文提出了不使用单个 DNN 作为分类器,而是使用一个由七个独立 DNN ...

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在没有训练数据的情况下通过领域知识利用弱监督方法生成NLP大型标记数据集

在现实世界中开发机器学习(ML)模型的主要瓶颈之一是需要大量手动标记的训练数据。例如,Imagenet数据集由超过1400万手动标记的各种现实的图像组成。

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旷视MegEngine是如何将31*31的大核卷积计算速度提高10倍的

2021年提议的Vision Transformer(VIT)已成为计算机视觉深度学习领域的一个有前途的研究主题。随着VIT的研究变得更加深入,一些研究人员受到...

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LCE:一个结合了随机森林和XGBoost优势的新的集成方法

随机森林 [Breiman, 2001] 和 XGBoost [Chen and Guestrin, 2016] 已成为解决分类和回归的许多挑战的最佳机器学习方...

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微调大型语言模型示例:使用T5将自然语言转换成SQL语句

将自然语言转换为SQL语句已经不再遥不可及。NLP的进步使得我们不仅可以使用LLM(大型语言模型),还可以通过微调教授他们新的技能,这也被称为迁移学习。可以使用...

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期望最大化(Expectation Maximization)算法简介和Python代码实现

期望最大化(EM)算法被广泛用于估计不同统计模型的参数。它是一种迭代算法,可以将一个困难的优化问题分解为几个简单的优化问题。在本文中将通过几个简单的示例解释它是...

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90个Numpy的有用的代码片段

21、创建一个自定义的dtype,将颜色描述为4个unisgned字节(RGBA)

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使用动图深入解释微软的Swin Transformer

Swin Transformer(Liu et al。,2021)是一个基于Transformer的深度学习模型,在视觉任务中取得了最先进的性能。与VIT不同S...

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在 Pandas 中使用 Merge、Join 、Concat合并数据的效率对比

在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。本文将研究这些不同的方法,以及如何将它们执行速度的对比。

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数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义

这是一个总是在机器学习最重要理论中名列前茅的概念。机器学习中的几乎所有算法(包括深度学习)都努力在偏差和方差之间取得适当的平衡,这个图清楚地解释了二者的对立关系...

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在时间序列中使用Word2Vec学习有意义的时间序列嵌入表示

向量表示是机器学习生态系统中的一个关键概念。无论进行什么样的任务,我们总是试图训练找所掌握的数据的意义而机器学中通常使用数字向量来对数据进行描述,发现隐藏的行为...

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GAN 初学者指南

GAN是一个非常巧妙并且非常有用的模型。当有大量关于 GAN 的论文时,但是你会发现这些论文通常很难理解,你可能会想要一些对初学者更友好的东西。所以本文的对非传...

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5篇关于3D 卷积的最新论文推荐

Jim James, Nathan Pruyne, Tiberiu Stan, Marcus Schwarting, Jiwon Yeom, Seungbum ...

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Python 3.11比3.10 快60%:使用冒泡排序和递归函数对比测试

Python 3.11 is up to 10–60% faster than Python 3.10. On average, we measured a 1...

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多目标追踪小抄:快速了解MOT的基本概念

准确的对象检测的问题是未能检测到对象或者为检测到的对象分配错误的类别标签或错误地定位已识别的对象:

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一个简单实例解析移动平均模型 Moving-Average Models

本文将使用简单的说明性示例来解释移动平均模型(Arima [p,q]中的MA [Q])。

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多层感知机还在进步,关于深度学习中MLP的5篇最新的论文推荐

Hatef Otroshi Shahreza, Vedrana Krivokuća Hahn, Sébastien Marcel

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3 个不常见但非常实用的Pandas 使用技巧

我们创建有一个 3 列 100 行的 DataFrame。date 列包含 100 个连续日期,class 列包含 4 个以对象数据类型存储的不同值,amoun...

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