让一群小模型共同优化，达到比单独学习和蒸馏学习更好的效果。这是一种优化策略上的健壮性提升，类似于dropout在网络结构上的健壮性提升。
Deep Mutual LearningDeep Mutual Learning1. 动机详述和方法简介2. 相关工作3. 方法3.1 Formulation3.2 实现3.3 弱监督学习4. 实验4.1 基本实验4.
由于我们的目的是让输入数据和它的负样本间距离变大，那么随着训练step的增加，用于衡量距离的loss是越来越大了，但是模
现在是2024年6月11日，21:49，刚找好要看的论文，师兄推荐的. 先占个坑，明天看，我累了(我没脑子了). 现在是6月12日，15:49，干正事
语言翻译：一句话翻译后选择概率最高的每个词与前面所有的都有关，会造成Ngram=1跟前面的一个有关，Ng
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2022-08-18 17:46:03
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请先参考Ubuntu -- 安装完系统要做的事情 -- 1Ubuntu -- 安装完系统要做的事情 -- 2Ub
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2022-09-19 10:26:45
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1.什么是深度学习 1.1人工智能、机器学习与深度学习 1.1.1人工智能 人工智能：努力将通常由人类完成的智力任务自动化 符号主义人工智能（1950s~1980s），专家系统（1980s） 1.1.2机器学习 查尔斯 • 巴贝奇发明分析机（1930/40s） 阿兰 • 图灵在1950 年发表具有里 ...
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2021-07-18 14:10:00
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第一周 1.什么是深度学习 深度学习指的是训练神经网络 神经网络是啥? 比如做一个房价预测，输入一个房子的面积x，通过一个神经元（neuron），输出一个房价y 大点的神经网络就是把这些神经元组合起来 修正线性单元，即ReLU（Rectified linear unit），修正是指取不小于0的值 监 ...
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2021-07-27 09:29:00
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什么是神经网络 假如我们要建立房价的预测模型，我们已知模型输入面积 x 及输出价格 y ，来预测房价：y = f(x)，我们用一条直线来拟合图中这些离散点（建立房价与面积的线性模型）。 这个简单的模型（蓝色折线）就是一个最简单的神经网络。 该神经网络的输入 x 是房屋面积，输出 y 是房价，中间包含
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2018-08-11 18:00:00
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01深度学习与人工智能简介什么是人工智能？观察周围的世界，把看到的事物加以理解，最后通过理解进行一系列的决策。感知+理解+决策。学习的能力，是智能的本质！大数据时代大数据时代造就了人工智能的高速发展深度学习上世纪九十年代就已经存在。2012年Alex-net在ImageNet图像分类比赛中一炮打响。2016年阿尔法狗战胜李世石说明人工智能时代来临。百度绘制传统AI算法与深度学...
原创
2021-08-10 09:57:09
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01深度学习与人工智能简介
什么是人工智能？观察周围的世界，把看到的事物加以理解，最后通过理解进行一系列的决策。感知+理解+决策。
学习的能力，是智能的本质！
大数据时代大数据时代造就了人工智能的高速发展
深度学习上世纪九十年代就已经存在。 2012年Alex-net在ImageNet图像分类比赛中一炮打响。 2016年阿尔法狗战胜李世石说明人工智能时代来临。百度绘制传统AI算法与深度学
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2022-03-23 17:43:57
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学习笔记，仅供参考，有错必纠文章目录深度学习机器学习概述机器学习常用框架--scikit-learn
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2022-06-02 20:52:49
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具体网络配置如链接：https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_googlenet/train_val.prototxt
保证计算资源不变（cpu/memory）的基础上，增加了神经网络的深度（层数）和宽度（层核或者神经元数）。网络共使用了 22 层隐层，用于classification &object
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2021-07-12 10:03:54
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https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 官网Deprecation notice.关于弃用的提醒This toolbox is outdated and no longer maintained.目前该工具箱已经过时，不再进行维护。There are much better tools available for deep learni
原创
2017-03-03 10:41:10
4929阅读
RNN的符号表示，序列样本，序列内部表示，生成y表示，Tx表示输入长度，Ty表示输出长度。 用到的one-hot编码 RNN的动机来源：1、原始的神经网络，输入输出都是一个固定长度，但是序列是不定长度的，所以有了水平的时间方向的RNN 2、原始的神经网络没有体现出句子中位置的关系 如下图，左边是简单 ...
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2021-10-09 22:49:00
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针对深度学习基础部分，有必要恶补一些吴恩达的深度学习课程，其实晚上有很多总结和笔记，本系列文章是针对黄海广大佬整理的《深度学习课程笔记(V5.47)》的总结和自己的理解，以便加深印象和复习。1 第一周 深度学习引言1.1 深度学习为什么会兴起数据规模数据规模越来越大，远超过传统机器学习算法的学习能力。计算
原创
2023-05-17 15:46:19
59阅读
具体网络配置如链接：https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_googlenet/train_val.prototxt 保证计算资源不变（cpu/memory）的基础上
原创
2021-08-02 10:54:53
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开篇粘贴导师的几句话： 最近准备趁着几位开题，把神经网络，深度学习方面的内容系统的挖挖。 要学习深度学习，多少要了解一下神经网络，神经网络的典型就是BP，而BP本身是很简单的。 我们前面就从这几个资料（关于资料，我会在接下来的内容中一一展开）开始吧。 一、perception感知器算法 先说一下感知
原创
2021-05-24 15:32:12
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# 深度学习F1的实现流程
## 步骤概述
为了实现深度学习F1，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤二 | 准备数据集 |
| 步骤三 | 构建深度学习模型 |
| 步骤四 | 编译模型 |
| 步骤五 | 训练模型 |
| 步骤六 | 评估模型性能 |
| 步骤七 | 调整模型参数 |
| 步骤
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2023-07-22 14:46:26
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# F1深度学习
深度学习是一种机器学习的方法，通过构建和训练多层神经网络，从大量数据中学习到复杂的特征表示。在计算机视觉领域，深度学习已经在图像识别、目标检测和语义分割等任务上取得了显著的进展。F1赛车比赛是一项高速、高技术含量的竞技项目，这篇文章将介绍如何应用深度学习技术来改进F1赛车的性能。
## 深度学习在F1赛车中的应用
F1赛车是一种高速运动，需要驾驶员快速做出决策并控制车辆。在
原创
2023-09-09 05:42:16
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