- 一.图像识别 （1）图像识别 （Image Recognition）是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。 图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。机器学习领域一般将此类识别问题转化为分类问题。 手写识别是常见的图像识别任务。计算机通过手写... 一.图像识别 （1）图像识别 （Image Recognition）是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。 图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。机器学习领域一般将此类识别问题转化为分类问题。 手写识别是常见的图像识别任务。计算机通过手写...
- 学习心得 （1）首先学习了经典推荐算法协同过滤的深度学习进化版本 NerualCF。相比于矩阵分解算法，NeuralCF 用一个多层的神经网络，替代了矩阵分解算法中简单的点积操作，让用户和物品隐向量之间... 学习心得 （1）首先学习了经典推荐算法协同过滤的深度学习进化版本 NerualCF。相比于矩阵分解算法，NeuralCF 用一个多层的神经网络，替代了矩阵分解算法中简单的点积操作，让用户和物品隐向量之间...
- 学习总结 文章目录 学习总结一、消息传递范式1.1 内置函数和消息传递API（1）API属性介绍（2）内置&自定义函数 1.2 编写高效的消息传递代码1.3 在图的一部分上进行消息... 学习总结 文章目录 学习总结一、消息传递范式1.1 内置函数和消息传递API（1）API属性介绍（2）内置&自定义函数 1.2 编写高效的消息传递代码1.3 在图的一部分上进行消息...
- 学习心得 （1）将数据X传入实例化MLP类后得到的net对象，会做一次前向计算，并且net(X)会调用MLP类继承自父类Module的call函数——该函数调用我们定义的子类MLP的forward函数完... 学习心得 （1）将数据X传入实例化MLP类后得到的net对象，会做一次前向计算，并且net(X)会调用MLP类继承自父类Module的call函数——该函数调用我们定义的子类MLP的forward函数完...
- 作者：柯悦 简 介： 人工神经网络概念自提起以来,它的发展经历了起起落落,而如今人工神经网络也与各个领域相结合,实现它的价值。人工神经网络主要用来处理分类与回归的问题。决定神经网络发展的三个基... 作者：柯悦 简 介： 人工神经网络概念自提起以来,它的发展经历了起起落落,而如今人工神经网络也与各个领域相结合,实现它的价值。人工神经网络主要用来处理分类与回归的问题。决定神经网络发展的三个基...
- 常见的30种NLP任务非常适合练手的Project 作用：研究+练手，加深理解，项目涵盖95+%NLP业务场景。 下列Project都是类似论文实现那样的demo级的，也不是传统的工程实现，用的方法一般... 常见的30种NLP任务非常适合练手的Project 作用：研究+练手，加深理解，项目涵盖95+%NLP业务场景。 下列Project都是类似论文实现那样的demo级的，也不是传统的工程实现，用的方法一般...
- 0.背景简述 GNN的本质,是要学习网络中每个节点的表达的，这些潜在的表达对图中每个节点的“社交”关系进行了编码，把离散值的节点编码成稠密向量，后续可用于分类回归，或者作为下游任务的特征。 更多：本次... 0.背景简述 GNN的本质,是要学习网络中每个节点的表达的，这些潜在的表达对图中每个节点的“社交”关系进行了编码，把离散值的节点编码成稠密向量，后续可用于分类回归，或者作为下游任务的特征。 更多：本次...
- 学习心得 这次学习了基于图同构网络（GIN）的图表征网络。为了得到图表征首先需要做节点表征，然后做图读出。GIN中节点表征的计算遵循WL Test算法中节点标签的更新方法，因此它的上界是WL Test... 学习心得 这次学习了基于图同构网络（GIN）的图表征网络。为了得到图表征首先需要做节点表征，然后做图读出。GIN中节点表征的计算遵循WL Test算法中节点标签的更新方法，因此它的上界是WL Test...
- 常用文本识别算法有两种： CNN+RNN+CTC（CRNN+CTC）CNN+Seq2Seq+Attention 其中CTC与Attention相当于是一种对齐方式，具体算法原理比较复杂，就不做详细的探讨。其中CTC可参考这篇博文，关于Attention机制的介绍，可以参考我的另一篇博文。 CRNN 全称为 Convolution... 常用文本识别算法有两种： CNN+RNN+CTC（CRNN+CTC）CNN+Seq2Seq+Attention 其中CTC与Attention相当于是一种对齐方式，具体算法原理比较复杂，就不做详细的探讨。其中CTC可参考这篇博文，关于Attention机制的介绍，可以参考我的另一篇博文。 CRNN 全称为 Convolution...
- 本文当前，还很粗糙，谨慎查阅 后续看到相关资料再更新 摘自 论文 Generative Image Inpainting with Contextual Attention our in... 本文当前，还很粗糙，谨慎查阅 后续看到相关资料再更新 摘自 论文 Generative Image Inpainting with Contextual Attention our in...
- 尽管最近长尾目标检测取得了成功，但几乎所有的长尾目标检测器都是基于两阶段范式开发的。在实践中，一阶段检测器在行业中更为普遍，因为它们有一个简单和快速的Pipeline，易于部署。然而，在长尾情况下，这一工作迄今还没有得到探索。 在本文中，研究了一阶段检测器在这种情况下是否表现良好。作者发现，阻碍一阶段检测器取得优异性能... 尽管最近长尾目标检测取得了成功，但几乎所有的长尾目标检测器都是基于两阶段范式开发的。在实践中，一阶段检测器在行业中更为普遍，因为它们有一个简单和快速的Pipeline，易于部署。然而，在长尾情况下，这一工作迄今还没有得到探索。 在本文中，研究了一阶段检测器在这种情况下是否表现良好。作者发现，阻碍一阶段检测器取得优异性能...
- 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf 代码链接：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 最小的模型100m ConvNeXt-S224x22478.722M4.3G Abstract ViT伴随着视觉的“20年代”咆哮而来，迅速的碾压... 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf 代码链接：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 最小的模型100m ConvNeXt-S224x22478.722M4.3G Abstract ViT伴随着视觉的“20年代”咆哮而来，迅速的碾压...
- 吴恩达老师机器学习视频课程笔记简记 1 第9章节 课时64： 通常除了输入层和输出层，其他层都成为 隐藏层 定义基本的神经网络 课时65： 前向传播： 依次计算激活项，从输入层到隐藏层再到输出... 吴恩达老师机器学习视频课程笔记简记 1 第9章节 课时64： 通常除了输入层和输出层，其他层都成为 隐藏层 定义基本的神经网络 课时65： 前向传播： 依次计算激活项，从输入层到隐藏层再到输出...
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