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最新推荐文章于 2025-02-27 23:59:28 发布
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#学习

感觉纯看视频是学不好的，必须要双手动起来学习，哪怕是照抄代码
https://www.kaggle.com/code
https://colab.research.google.com/
https://www.fast.ai/

机器学习-27-机器学习入门科普文章
qq_20466211的博客
10-12 553
主要对机器学习进行科普,包括机器学习的定义、范围、方法,包括机器学习的研究领域：模式识别、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、统计学习和数据挖掘。
10条靠谱的学习心得
ScilogyHunter的博客
02-24 996
学习是一种基础性的能力。然而，“吾生也有涯，而知也无涯。”，如果学习不注意方法，则会“以有涯随无涯，殆矣”。 一．学习也是一种能力 看到这个标题，有人会说：“学习，谁不会？”的确，学习就像吃饭睡觉一样，是人的一种本能，人人都有学习的能力。我们在刚出生的时候，什么也不知道，是一张真正的白纸，我们靠学习的本能，学会了走路、说话、穿衣服…后来，我们上学了，老师把书本上的知识一点一点灌输到我们的脑子里，我...
阿里强化学习重排实践
hellozhxy的博客
10-09 1581
导读：AliExpress 搜索重排项目在去年6 月份时全量发布了第一个 fined tuned的 DNN 版重排模型，本次的工作作为上一版本的升级，在日常、大促时的表现均有显著优势。本文将深入浅出强化学习框架重排实践，并引出几个潜在的提升空间。 01 商品排序中的重排 商品排序的目的，很大一部分是为了让高效的商品获得更好的展示机会，匹配用户的需求。一种主流的思路是，商品对于用户的某次请求来说，是有好坏之分的。而从展示的位置的角度来看，越靠前的商品越能够获得曝光机会上的优势。于是，通过模型对商品打..
机器学习简介
“365天深度学习训练营”报名进行中～
10-17 3万+
　　在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 　　在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 　　我...
从机器学习谈起
喜欢打酱油的老鸟
12-11 621
从机器学习谈起   https://mp.weixin.qq.com/s/ahFjcIrsxNZ37USV-jFdEQ   作者：计算机的潜意识 出处：https://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html   最近有很多刚入门机器学习的童鞋问了我两个问题：（1）现在转行机器学习是否还来得及；（2）怎么自学机器学习。我的回答是先看吴恩达...
AI学习手册
m0_68282957的博客
07-14 602
GPT是一种自然语言处理模型。也就是说，你想和计算机沟通并不需要编程或是专业指令，只需要直接把人类的语言输出给计算机，计算机理解了你的意思，再用人类的语言回答你。不仅如此,ChatGPT能生成的文案是多样的，不只包括商业文案，还包括优美的诗句、有趣的小说、或者电影剧本、歌词等等;其中，谷歌的Bard，百度的文心一言，阿里的通义千问，科大讯飞的讯飞星火，以及我们专栏要重点介绍的ChatGPT，都属于这一类应用。ChatGPT不但可能生成严肃的文本内容，也可以进行随意的聊天，甚至是进行深度的情感交流。
大五人格学习记录
qq_41854911的博客
06-12 1615
之前相关文章链接： 个人MBTI性格分析和五大性格特质 IPIP-NEO 叙事报，大五性格分析大家好，我是鬼哥，今天开始，我们正式进入系统的大五学习。课程开始前，首先需要明确的一点是，这个课程，其实是一套心理学的课程，再准确一点说，其实是一套人格心理学的课程。说到人格心理学，说到人格，大家可能会觉得有点陌生。其实，我们每个人都是一位业余的人格心理学家。比如当我们描述他人的时候，我们用了以下句式：男人没一个好东西我女朋友脾气不好我领导很吹毛求疵我兄弟很靠谱你每天睡到10点才起床，果然是属猪的。比如当我们描述自
机器学习路线图
数据之路
03-10 2542
机器学习路线图(附资料)1. 引言也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技
机器学习-简介
weixin_41175904的博客
10-19 789
转自 飞鸟各投林 史上最强----机器学习经典总结---入门必读----心血总结-----回味无穷 让我们从机器学习谈起 导读：在本篇文章中，将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。   在进入正题前...
机器学习数学基础：35.效度
m0_65104419的博客
02-27 973
效度
机器学习入门经典好文
AIHUBEI的博客
08-12 1160
机器学习入门好文，强烈推荐（转载） 从机器学习谈起 原文链接 　　在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 　　在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 　　我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家
机器学习系列(7)_机器学习路线图(附资料)
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龙心尘
02-28 4万+
1. 引言 也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而言点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。而
Fellow来了：对话胡子昂——做一个靠谱的工程师
华为开发者社区的博客
03-10 1万+
胡子昂博士曾经是这个世界上最快的计算机系统软件实验室的主任。来华为的这几年，他经历了学术和实践的融合。现在——
CS研究生学习阶段必读书籍
西代零零发
06-05 1万+
CS研究生学习阶段必读书籍书单、书单、还是书单现在各种大牛推荐的书单已经太多太多了，大多包含如《Code Complete》、SICP、龙书等等经典之作，但后果就是十分雷同。因为特别经典的书的数量有限吧，多少年也出不了一本吧。所以，为了能有些新意，笔者决定推荐书单时针对特别群体或特别话题，让推荐的东西更多样性、有趣，也更有价值一些。本文就针对计算机科学专业的研究生群体，推荐一些教材和必读书籍。特别说
ubuntu20.04深度学习环境配置(自用基本转载)
xuanmudaoman的博客
07-30 930
写在最前面，小白上路，基本上是参考集成其它哥们的教程带上自己坑点。以及抄代码的时候看好人家代码里操作的文件的版本和你自己下的是不是一个，cd路径等小白最常见的傻瓜问题。
关于matepath2vec代码
qq_35674954的博客
03-15 2583
关于matepath2vec代码 实际上在论文里面作者已经贴出了代码地址：https://ericdongyx.github.io/metapath2vec/m2v.html 论文：metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 论文地址：https://www.kdd.org/kdd2017/pa...
机器学习术语
qq_35674954的博客
03-04 654
## 绪论 machine learning 机器学习 model 模型 learning algorithm 学习算法 data set 数据集 instance 示例/ sample 样本 attribute 属性/ feature 特征 attribute value 属性值 attribute space 属性空间/ sample space 样本空间 f...
研究PSL日记
qq_35674954的博客
07-10 316
今天主要是将程序跑起来但是，在Linux上跑程序遇到如下问题 内存溢出不知道怎么改，决定在服务器上跑程序，如果还是不行就试试matlab
机器学习阶段性领悟感想随笔
qq_35674954的博客
08-11 256
不管是分类还是回归问题，最终目的都是找到一个权重更新式子，只不过（目前看到的），分类问题是通过构建极大似然函数计算微分找到权重更新式子，而回归问题是通过构建最小二乘法计算微分找到权重更新式子。 而所谓的权重就是我们构建的模型中需要求解的参数 对最小二乘法或极大似然函数微分的结果实际上是梯度下降的方向（就是初中学的二次方程中曲线的斜率，只不过此时扩张到了高维） 计算出梯度下降的方向后，权重只要沿着梯度下降的方向更新即可 即 wj: = wj - learning_rate*微分结果 ...
对比学习靠谱吗
最新发布
05-20
### 对比学习的可靠性及实际应用分析 对比学习是一种无监督或弱监督的学习方法，通过构建正样本对和负样本对来训练模型，使得模型能够区分相似的数据点和不同的数据点。这种方法在许多领域取得了显著的效果，其可靠性和应用场景可以从以下几个方面进行探讨。 #### 1. **对比学习的可靠性** 对比学习的核心在于通过优化目标函数（如InfoNCE损失），使模型能够在特征空间中拉近正样本的距离并推远负样本的距离。这种机制的有效性已经在多个研究中得到了验证[^1]。 - **理论基础**：对比学习基于互信息最大化原则，旨在提高模型提取特征的能力。理论上，当样本量足够大时，对比学习可以逼近最优解，从而实现高精度的任务表现[^2]。 - **鲁棒性**：研究表明，在噪声干扰较大的情况下，对比学习仍然能保持较好的性能。这是因为它的训练过程本质上是对抗性的，即即使存在部分错误标注或扰动，模型仍可以通过大量样本来纠正偏差[^3]。 - **泛化能力**：由于对比学习通常是在大规模未标记数据集上预训练完成，因此它具有较强的泛化能力，适用于多种下游任务，包括分类、检测以及生成等。 #### 2. **对比学习的实际应用** 对比学习因其强大的表达能力和灵活性被广泛应用于各个领域： ##### （1）图像处理 在计算机视觉领域，SimCLR、MoCo等一系列经典算法展示了对比学习的强大潜力。例如，利用对比学习生成高质量的图像嵌入向量，可以直接用于物体识别、场景分割等领域，并且无需额外的人工标签成本[^4]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_contrastive_model(input_shape): base_encoder = tf.keras.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dense(128, activation=None)]) # 输出为特征向量 input_1 = layers.Input(shape=input_shape) input_2 = layers.Input(shape=input_shape) feature_1 = base_encoder(input_1) feature_2 = base_encoder(input_2) distance = tf.reduce_sum(tf.square(feature_1 - feature_2), axis=-1) # 计算欧氏距离作为对比度衡量标准 model = models.Model(inputs=[input_1, input_2], outputs=distance) return model ``` ##### （2）自然语言处理 对于文本数据而言，对比学习同样展现出卓越的表现力。BERT-flow、SimCSE等模型采用对比学习的思想改进了传统词嵌入的质量，进而提升了机器翻译、情感分析等多项任务的成绩[^5]。 ##### （3）推荐系统 在个性化推荐场景下，对比学习可以帮助捕捉用户兴趣偏好之间的细微差异，从而改善点击率预测准确性。具体来说，它可以用来增强物品间关系建模或者加强跨域迁移效果。 --- #### 总结 综上所述，对比学习凭借其独特的设计理念和技术优势已经成为现代人工智能不可或缺的一部分。无论是从学术角度还是工业实践角度来看，该技术均显示出极高的可信度与发展前景。
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