深度学习

红色石头 发布于 2021-08-02

大家好，好久没给大家推荐优质的机器学习 GitHub 开源资料了。最近逛 GitHub，发现了一个非常不错的 AI 资料，兼顾理论和实战，非常不错！ 首先放上该资源的 GitHub 地址： https://github.com/ben1234560/AiLearning-Theo...

阅读(52)评论(0)赞 (0)标签：机器学习 / 深度学习 / 资源

红色石头 发布于 2021-07-19

接上一篇： 你所不知道的 Transformer！ 超详细的 Bert 文本分类源码解读 | 附源码 中文情感分类单标签 参考论文： https://arxiv.org/abs/1706.03762 https://arxiv.org/abs/1810.04805 在本文中，我将...

阅读(435)评论(0)赞 (0)标签：Transformer / 深度学习

红色石头 发布于 2021-06-10

接上一篇： 你所不知道的 Transformer！ 超详细的 Bert 文本分类源码解读 | 附源码 章节： 背景介绍 预处理 完整的 GitHub 项目代码地址： https://github.com/sherlcok314159/ML/blob/main/nlp/practi...

阅读(46063)评论(0)赞 (3)标签：Transformer / 深度学习

红色石头 发布于 2021-06-10

上一篇： 从零开始带你一步一步使用YOLOv3训练自己的数据 我给大家详细介绍了如何使用 YOLOv3 模型来训练自己的数据集。训练部分完成，本文将继续给大家详细介绍如何使用我们训练好的模型来进行图片的批量测试。 一、修改 detector.c 文件 1. 替换 void tes...

阅读(76076)评论(0)赞 (1)标签：YOLO / 深度学习

红色石头 发布于 2021-06-03

公众号：AI有道（redstonewill） YOLOv3是比较常见和常用的深度学习目标检测（Object Dection）算法。今天给大家介绍一下如何一步一步使用YOLOv3训练自己的数据集。 一、标注数据集 首先我们需要使用 labelimg 工具来标注图片数据集，例如图片是...

阅读(7106)评论(1)赞 (3)标签：YOLO / 深度学习

红色石头 发布于 2021-06-03

本文详细的GitHub地址： https://github.com/sherlcok314159/ML 接上一篇： 你所不知道的 Transformer！ 参考论文 https://arxiv.org/abs/1706.03762 https://arxiv.org/abs/18...

阅读(6894)评论(0)赞 (2)标签：Transformer / 深度学习

红色石头 发布于 2021-06-01

这是 Transformer 系列第一篇！ 参考论文：https://arxiv.org/abs/1706.03762 章节 Reasons Self-Attention Multi-Head Attention Positional Encoding Add & Nor...

阅读(21425)评论(0)赞 (2)标签：Transformer / 深度学习

红色石头 发布于 2021-06-01

无论你是学习机器学习还是深度学习，看学术论文必不可少。作为 AI 初学者而言，如何挑选更适合自己、更容易学习的 AI 论文尤为重要！真的会起到事半功倍的效果。 今天给大家推荐一个非常不错的 GitHub 开源项目：TopPaper。该项目汇聚了 AI 方向重点核心的论文，方便初学...

阅读(26023)评论(0)赞 (3)标签：机器学习 / 深度学习 / 资源

红色石头 发布于 2021-04-16

【简介】 本文提出了一种新的采样策略——输出多样化采样，替代对抗攻击方法中常用的随机采样，使得目标模型的输出尽可能多样化，以此提高白盒攻击和黑盒攻击的有效性。实验表明，该种采样策略可以显著提升对抗攻击方法的性能。 论文地址： https://arxiv.org/abs/2003....

阅读(3015)评论(0)赞 (2)标签：机器学习 / 深度学习 / 神经网络

红色石头 发布于 2021-03-15

实际工作中，目标检测 yolov3 或者 yolov4 模型移植到 AI 芯片中，经常需要将其先转换为 caffe1.x 模型，大家可能或多或少也有这方面的需求。例如华为海思 NNIE 只支持caffe1.x 模型，所以 yolov3/yolov4 模型要想在海思芯片上部署，转换...

阅读(4246)评论(0)赞 (1)标签：Caffe / YOLO / 深度学习