元学习 - 程序员宅基地

深度学习入门——神经元

标签：深度学习入门

1. 深度学习的本质是要理解什么是神经网络和神经元。神经元：其实是一个数学模型：神经元在我看来其实是一个输入值 + 计算方式 + 输出值。这样一个数学表达式。一系列的神经元连接在一起就组成了神经网络。下...

神经网络-神经元模型、Hebb学习

人工神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。人工神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。经典人工神经网络...

集成学习 Ensemble Learning

标签：机器学习人工智能集成学习

本文主要简单介绍了集成学习的基本概念，优缺点，应用场景，实现方法，以及bagging, boosting, 堆叠法三种集成学习的建模过程,示例和模型参数等。

使用强化学习评估训练数据，准确量化训练样本

标签：机器学习人工智能深度学习

文 / Google Research Cloud AI 团队研究员 Jinsung Yoon 和 Sercan O. Arik近期研究表明，并非所有的数据样本对训练都同样实用，深度神经...

【深度学习基础】学习率(learning rate)的理解与分类

标签：深度学习学习率lr 学习率衰减

1. 训练与学习率的关系2. 学习率的衰减策略（1）分段常数衰减（2）指数衰减（3）自然指数衰减（4）多项式衰减（5）余弦衰减（6）Lambda学习率3. 周期性学习率（1）循环学习率（2）带热重启的随机梯度下降4. 自适应...

机器学习强基计划0-1：教程导读(附几十种经典模型源码合集)

标签：算法人工智能机器学习

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一张图片换脸，三星AI最强换脸模型

一张图片换脸 Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models Github 地址：... ...说话图像合成的效果，使用在不同视频顺序相同人抽取的landmarks（左边），和使用不同人...

机器学习14 -- Transfer Learning 迁移学习

标签：深度学习迁移学习

迁移学习的目标，是利用一些不相关的数据，来提升目标任务。不相关主要包括 task不相关。比如一个为猫狗分类器，一个为老虎狮子分类器 data不相关。比如都为猫狗分类器，但一个来自真实的猫和狗照片，另一个为卡通...

【《2021机器学习-李宏毅》学习笔记】

标签：机器学习人工智能

台湾大学李宏毅老师开设的《机器学习》近年来广受好评，成为国内众多深度学习/人工智能的学生/爱好者的入门第一课。本文给出个人在学习过程中所做的笔记总结，希望能帮到大家。

灾难性遗忘/增量学习的研究现状

标签：学习深度学习机器学习

灾难性遗忘，是指在新的数据集上训练模型，会遗忘掉旧数据上学习到的知识，在旧数据上测试会发生很大的掉点

联邦学习算法综述

标签：算法网络大数据

点击上方蓝字关注我们联邦学习算法综述王健宗1，孔令炜1，黄章成1，陈霖捷1，刘懿1，何安珣1，肖京21.平安科技（深圳）有限公司，广东深圳 5180632.中国平安保...

1.1关于机器学习和深度学习

标签：机器学习回归人工智能

目录一.前景 ...是通过以往的经验，即数据，学习数据内部的逻辑，并将学到的逻辑应用在新数据上，进行预测。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。 2.机器指的是什么？机器指...

5万元内最经济双卡4090深度学习方案

标签：人工智能

硬盘： ssd 2T 600元， 16T机械 1900元，合计 2500元。显卡： 4090 水冷 x 2 1.5wx2 30000元。4 128G DDR5 800x4 3200元。主板：华硕 x670EA 吹雪 3000元。CPU: amd 7950x 3500元。电源：长城巨龙 2000w 1200元。...

人工智能、机器学习、深度学习和神经网络的关系

标签：人工智能机器学习深度学习

深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标--人工智能。神经网络的研究领域主要包括：模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。.........

【学习笔记】深度学习理论基础

标签： 1024程序员节

一、深度学习的基本概念简单概括是，使用神经网络，进行不断学习训练和修正的过程。训练集就是有答案的习题，神经网络每一次写完作业都会去对答案，如果有偏差，就自动修正参数，谓之迭代，直到最后错误率越接近0越...

【机器学习】集成学习——Stacking模型融合（理论+图解）

标签：深度学习人工智能集成学习

2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言对于单个模型来说很难拟合复杂的数据，而且对于单模型来说，模型的抗干扰...

小样本学习（Few-shot Learning）在图像领域的研究现状

标签：神经网络深度学习 pytorch

最近在做华为杯的竞赛，涉及小样本学习，总结一下相关的知识及论文小样本学习（Few-shot Learning）在图像领域的研究现状1.introduction1.1注意力机制1.2 LSTM（Long short-term memory）2. 小样本学习（Few-shot ...

机器学习——神经网络

标签：机器学习

从最基础的神经网络结构，到BP算法公式推导，原理举例，和代码讲解（代码考虑到字数另加的超链接）

神经网络层数、神经元数、梯度下降学习率和训练次数都会影响神经网络的效果

标签：神经网络机器学习人工智能

最近用神经网络拟合一个401*4005（401是样本数 4005是特征数）的样本集，得到一定的感触，现来分享一下：神经网络层数会影响神经网络的accuracy。某本书（忘了哪本）说过，两层隐层可以拟合出任何函数（线性非线性...

PID控制器开发笔记之十三：单神经元PID控制器的实现

标签：神经元自适应 PID

单神经元作为构成神经网络的基本单位，具有自学习和自适应能力，且结构简单而易于计算。接下来我们讨论一下单神经元模型的基本原理。 1.1、单神经元模型所谓单神经元模型，是对人脑神经元进行抽象简化后得到一...

小样本学习研究综述

标签：神经网络 python 机器学习

小样本学习方法分类基于模型微调的小样本学习方法基于数据增强的小样本学习基于无标签数据的方法基于数据合成的方法基于特征增强的方法基于迁移学习的小样本学习基于度量学习的方法基于元学习的方法基于图神经网络的...

ICLR 2021 | 基于自监督学习的小样本分类，代码已开源

前者通过在源任务中设计元集(episode)，模拟使用少量标记样本解决新任务的挑战，从而学习“如何学习”。相比之下，后者在所有源任务中利用无标注的代理任务来学习可泛化的特征表示。 AI科技评论今天为大家介绍一篇...

机器学习11 -- 无监督学习之Auto-Encoder

标签：深度学习自编码器无监督学习

自编码器Auto-Encoder是无监督学习的一种方式，可以用来做降维、特征提取等。它包括两部分 Encoder：对原始样本进行编码 Decoder：对经过编码后的向量，进行解码，从而还原原始样本如下图所示，对原始图片，先...

机器学习之深度学习简介

标签：深度学习机器学习人工智能

元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。生物神经细胞结构感知器模型前向传播（Forward Propagation），从输入经过一层层隐层计算得到输出的过程，也就是加权求和，然后经过一个...

★教程1:matlab学习教程入门100例目录

标签： matlab入门教程 matlab学习教程 matlab教程

★基础入门 1.为什么要学习MATLAB 2.MATLAB安装持续更新....... ★MATLAB基础编程语言熟悉

深度学习入门笔记（一）：深度学习引言

标签：深度学习神经网络监督学习

第一门课神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) 文章目录第一门课神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)第一周：深度学习引言(Introduction to Deep Learning)1.1 欢迎...