阿里云正式开源了深度迁移学习框架 EasyTransfer，本文详细介绍了 EasyTransfer 框架的核心功能 近日，阿里云正式开源了深度迁移学习框架 EasyTransfer，这是业界首个面向 NLP 场景的深度迁移学习框架。 该框架由阿里云机器学习 PAI 团队研发，让自然语言处理场景的模型预训练和迁移学习开发与部署更加简单和高效。 面向自然语言处理场景的深度迁移学习在现实场景
## 深度学习和迁移学习的相同点和不同点
### 流程图
```mermaid
graph LR;
A[数据准备] --> B[模型选择];
B --> C[模型训练];
C --> D[模型评估];
D --> E[模型迁移];
E --> F[迁移模型训练];
F --> G[迁移模型评估];
```
### 数据准备
首先，我们需要准备
原创
2023-08-26 13:15:45
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论文地址：Deep Transfer Metric Learning摘要（abstract） 传统的度量学习方法同城假定训练和测试集是在相同的情景获取得到，因此假设他们的分布是一样的。但是在实际视觉识别应用中，这种假设往往不符合的。特别是当这些样本来源于不同的数据集。这篇论文提出深度迁移度量学习（DTML）方法，通过将识别知识从源域迁移到目标域。网络约束条件是：最大化类内距，以及最小化类间距；源
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2023-09-15 12:44:00
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建模技术
建模方法基于使用的使用，即解决特定问题的指示信息顺序。使用特定的算法可创建这种类型的模型。有三种主要的建模技术类别，IBM® SPSS® Modeler 为每种类别提供了一些示例：
分类
关联
细分（有时称为“聚类”）
分类模型使用一个或多个输入字段的值来预测一个或多个输出（或目标）字段的值。这些技术的一些
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx要理解什么是深度神经网络的“训练（training...
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2021-10-26 15:01:58
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我们如何看待这个世界?为了理解这一点，首先让我们探讨一下我们是如何错误地认识世界的。“矩阵中的瑕疵”(glitches in the matrix)将会向我们揭示我们感知的本质。
Victoria Syke创造了上图所示的视错觉效果，这张图片扰乱了我们的感知。这张图片给人的错觉是，深蓝色的线条都是倾斜的。你可以通过滚动图像使其与浏览器窗口顶部对齐或者从一个边逐步测量图像来证明这一点。
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2019-04-18 14:49:32
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx要理解什么是深度神经网络的“训练（training...
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2022-04-25 13:43:01
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【深度学习】详解集成学习的投票和Stacking机制文章目录1 基础原理 1.1 硬投票 1.2 软投票2 pytorch综合多个弱分类器，投票机制，进行手写数字分类（boosting）3 Stacking原理4 Stacking分类应用5 kaggle气胸病灶图像分割top4解决方案1 基础原理在所有集成学习方法中，最直观的是多数投票。因为其目的是输出基础学习者的预测中最受欢迎（或最受欢迎）的预测。多数投票是最简单的集成学习技术，它允许多个基本学习器的预测相结合。与选举的工作方式类
原创
2021-07-06 10:51:21
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# 集成学习与深度学习：携手共进
在人工智能领域，集成学习和深度学习是两种非常流行的机器学习方法。它们各自拥有独特的优势，但如果将它们结合起来，可能会产生意想不到的效果。本文将简要介绍这两种方法，并展示如何将它们结合起来，以实现更高效的学习。
## 集成学习
集成学习是一种将多个学习器组合起来以提高整体性能的方法。它的核心思想是“众人拾柴火焰高”，即通过将多个弱学习器（如决策树）组合起来，形
原创
2024-07-29 10:05:31
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# 深度学习框架：Ubuntu与Windows的比较
## 引言
深度学习是人工智能（AI）的一部分，涉及使用人工神经网络进行学习和预测。在进行深度学习开发时，操作系统的选择往往是一个重要的考量因素。本文将比较Ubuntu和Windows在深度学习框架中的优缺点，并提供一些代码示例，以帮助开发者选择适合自己的环境。
## 深度学习基础
深度学习利用多层神经网络来从大量数据中学习特征。深度学习的
【深度学习】详解Resampling和softmax模型集成文章目录1 图像重采样 1.1 次级采样（sub-sampling） 1.2 高斯金字塔（Gaussian pyramids） 1.3 上采样（upsampling)2 医学图像预处理之重采样3 医疗图像重采样代码分析4 softmax集成5 在图像分割中用于多通道conv2d输出的Sigmoid或Softmax1 图像重采样图像重采样包含两种情形，一种是下采样（downsampling），把图像变小；另一种是上采样（up
原创
2021-07-06 10:51:23
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而今，“深度学习工程师”进入
原创
2023-08-07 23:30:58
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注：本系列文章是学习百度Paddle官网摘抄笔记，如有侵权，联系删除！文章目录1. 人工智能、机器学习和深度学习的概念及关系2.深度学习的历史和发展1. 人工智能、机器学习和深度学习的概念及关系人工智能、机器学习和深度学习的概念在近些年十分火热，但很多从业者也难以说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。学习深度学习，需要先从三个概念的正本清源开始。三者覆盖的技术范畴是逐层递减的，人工智能是...
原创
2021-06-18 14:14:28
1340阅读
# 宽度学习与深度学习的结合：探索新的机器学习领域
在机器学习的广阔领域里，“宽度学习”和“深度学习”分别扮演着重要角色。前者主要聚焦在模型的多样性和表征能力，而后者专注于通过深层神经网络进行特征抽象和复杂模式的学习。它们的结合为机器学习的多个应用领域开辟了新天地。本文将探讨两者的结合，给出具体的代码示例，并使用图示化工具帮助理解。
## 一、宽度学习与深度学习的基本概念
1. **宽度学习
原创
2024-09-27 03:39:13
322阅读
注：本系列文章是学习百度Paddle官网摘抄笔记，如有侵权，联系删除！文章目录1. 人工智能、机器学习和深度学习的概念及关系2.深度学习的历史和发展
1. 人工智能、机器学习和深度学习的概念及关系人工智能、机器学习和深度学习的概念在近些年十分火热，但很多从业者也难以说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。学习深度学习，需要先从三个概念的正本清源开始。三者覆盖的技术范畴是逐层
原创
2022-02-24 09:54:11
716阅读
python机器学习和深度学习自己制作的python机器学习和深度学习的思维导图，免费分享，每个知识点中皆有详细的博文，内含详细的解释和代码
原创
2021-08-13 23:10:19
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融合“宽度学习”和“深度学习”问题的解决方法是一个具有挑战性的任务。我们将通过多方面的策略来探讨这一问题，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施以及扩展阅读。每一个部分都将深入探讨该领域的重要内容。
### 备份策略
为确保我们的系统在面对各种挑战时能持续运作，合理的备份策略不可或缺。这包含日常的备份工作和定期的审查。以下是备份计划的甘特图，展示了我们的备份周期计划：
```
# Flink与深度学习：实时数据处理的强强联合
随着大数据时代的到来，实时数据处理和深度学习已经成为企业智能分析的重要组成部分。Apache Flink，作为一个流处理框架，能够高效地处理大规模实时数据，而深度学习则为数据分析提供了强大的模型和算法支撑。将这两者结合起来，可以极大地提升数据处理和分析的效率。
## 什么是Apache Flink？
Apache Flink是一个开源的流处理
原创
2024-09-08 03:30:41
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# 深度学习与Spark整合的初阶指南
深度学习是一种机器学习的方法，通常用于处理复杂的数据，包括图像、文本和基于时间序列的数据。而Spark是一个强大的分布式计算框架，可以用于大规模数据处理。将深度学习与Spark结合使我们能够处理大数据集，并利用Spark的分布式计算能力加速深度学习模型的训练。
## 操作流程
以下是将深度学习和 Spark 整合的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
一、实验目的二、实验的硬件、软件平台三、实验内容和步骤四、思考题五、实验心得与体会 一、实验目的 1、了解深度学习的基本原理，能够解释深度学习原理；2、能够使用深度学习开源工具tensorflow识别图像中的数字，对实验性能进行分析；3、了解图像识别的基本原理。 二、实验的硬件、软件平台 硬件：计算机软件：操作系统：WINDOWS2000应用软件：Tenso
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2024-08-09 17:59:48
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