标签：机器学习

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...

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红色石头 发布于 2021-06-01

无论是做机器学习、深度学习、自然语言处理还是其它领域，算法的重要性不言而喻！吃透算法底层原理、掌握算法数学推导和代码实现，对提高自己的硬核实力来说非常重要！今天给大家推荐一个超赞的开源算法笔记！中文版！而且在 GitHub 上已经收获了近 1k 的赞了！ 首先放上该笔记的 Git...

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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....

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红色石头 发布于 2021-03-07

提起李宏毅老师，熟悉机器学习的读者朋友一定不会陌生。最典型的就是开局一言不合就“宝可梦”。李宏毅老师幽默风趣的教学风格也吸引力很多机器学习爱好者。 李宏毅老师的机器学习课程可以说是最具代表性的中文公开课之一，已成为大量国内初学者的首选。2021 年，李宏毅老师的机器学习课程又于 ...

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红色石头 发布于 2021-03-03

今天给大家推荐一个硬核干货：一个基于 PyTorch 的图像模型库（PyTorch Image Models，TIMM），用于最新图像分类。 这个库从 330+ 种预训练的最新图像分类模型中进行选择，方便我们使用提供的脚本在 ImageNet 等研究数据集上重新训练模型。而且，可...

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红色石头 发布于 2021-03-02

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-03-02

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-01-23

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-01-23

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-01-16

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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