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Caffe深度学习框架支持多种编程接口,包括命令行、Python和Matlab,下面将介绍如何使用这些接口。
PyTorch 是torch的python版本,是由Facebook开源的神经网络框架,专门针对GPU加速的深度神经网络(DNN)编程。Torch是一个经典的对...
TensorFlow支持各种异构平台,支持多CPU/GPU、服务器、移动设备,具有良好的跨平台的特性;TensorFlow架构灵活,能够支持各种网络模型,具有良...
流行学习自从2000年在Science上被提出来以后,就成为了机器学习和数据挖掘领域的热门问题。它的基本假设是,现有的数据是从一个高维空间中采样出来的,所以,它...
数据分布自适应(Distribution Adaption)是一类最常用的迁移学习方法。这种方法的基本思想是,由于源域和目标域的数据概率分布不同,那么最直接的方...
找到目标问题的相似性,迁移学习任务就是从相似性出发,将旧领域(domain)学习过的模型应用在新领域上。
迁移学习的基本方法可以分为四种。这四种基本方法分别是:基于样本的迁移,基于模型的迁移,基于特征的迁移,及基于关系的迁移。
下面是一个示例代码,展示了如何将一个文件夹中的所有文件和子文件夹压缩成一个 ZIP 文件:
强化学习不需要监督信号,可以在模型未知的环境中平衡探索和利用,其主要算法有蒙特卡罗强化学习,时间差分(temporal difference:TD)学习,策略梯...
其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而RL是在尝试的过程中学习到特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的re...
卷积神经网络结构的设计主要朝着两个方向发展,一个是更宽的网络(代表:GoogleNet、VGG),一个是更深的网络(代表:ResNet)。但是随着层数的加深会出...
其中黑色部分为原来的Faster-RCNN,红色部分为在Faster 网络上的修改:
场景解析对于无限制的开放词汇和不同场景来说是具有挑战性的。本文使用文中的 pyramid pooling module 实现基于不同区域的上下文集成,提出了PS...
卷积网络被大规模应用在分类任务中,输出的结果是整个图像的类标签。然而,在许多视觉任务,尤其是生物医学图像处理领域,目标输出应该包括目标类别的位置,并且每个像素都...
图像分割是预测图像中每一个像素所属的类别或者物体。基于深度学习的图像分割算法主要分为两类:
VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集,自2005年起每年举办一次比赛,最开始只有4类,到2007年扩充为20个类,共有两个常用的版本:2007和2012。学...
验证是否过拟合的方法:画出loss曲线,如果训练集loss持续减小但是验证集loss增大,就说明是过拟合了。
在目标检测领域可以划分为了人脸检测与通用目标检测,往往人脸这方面会有专门的算法(包括人脸检测、人脸识别、人脸和其他属性的识别等等),并且可以和通用目标检测(识别...
修改图片大小的时候,代码报错:AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS'
在复现模型代码的时候遇到错误:ImportError: cannot import name 'compare_mse' from 'skimage.meas...
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