博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看 配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html 预训练有什么用 机器学习：偏数
前言 anchor boxes是学习卷积神经网络用于目标识别过程中最重要且最难理解的一个概念。这个概念最初是在Faster R-CNN中提出，此后在SSD、YOLOv2、YOLOv3等优秀的目标识别模型中得到了广泛的应用，这里就详细介绍一下anchor boxes到底是什么？有什么作用？在哪里起作用？ 问题1：为什么
发表时间：2020（AAAI 2021） 文章要点：这篇文章提出Propositional Logic Nets (PROLONETS)，通过建立决策树的方式来初始化神经网络的结构和权重，从而将人类知识嵌入到神经网络中作为初始化warm start，然后进行强化学习。 具体的，就是先把任务划分成很多个和状态相关的决策节点，通过赋予权重
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/214 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师《深度学习专业课程》学习与总结整理所得，对应的课
浅层砂过滤器的三种工程原理： 浅层砂过滤器工程原理一： 颗粒迁移，普通以为滤料截留颗粒有以下几种作用引起：当颗粒尺寸较大时，处流线中的颗粒会间接碰到滤料外表发生阻拦作用；石油净化土壤简述及修复技术颗粒的速度较大时会在重力的作用下脱离流线，发生沉淀作用；具有较大惯性时也可
文章目录 1.4.1 神经网络概览（Neural Networks Overview）1.4.2 神经网络表示（Neural Network Representation）1.4.3 计算神经网络的输出（Computing a Neural Network’s Output）1.4.4 多样本向量化（Vectorizing across multiple examples）1.4.5 向量化实现的解释（Explanation for Ve
本文来自公众号“每日一醒” YOLO V4就是筛选了一些从YOLO V3发布至今，被用在各式各样检测器上，能够提高检测精度的tricks，并以YOLO V3为基础进行改进的目标检测模型。 YOLO V4在保证速度的同时，大幅提高模型的检测精度。 YOLOV4的改进 1、backbone：CSPDarkNet53 2、nec
更多java知识,点击了解:https://how2j.cn/k/collection/collection-arraylist/363.html 集合 层次一：针对不同特点的数据，能够选择对应接口的主要的类进行实例化和方法的调用层次二：熟悉接口的不同的实现类的区别、特点层次三：相关接口实现类的底层实现：存储结构若要深刻了解，还是自己去
关键字: 信息检索；信息的专业分工； 专业化的信息垂直供应；信息的商品化； 商品化信息的信息；信息加工融合搜索 过去： 信息少，我们只须到163这样的网站上发发邮件，看看新闻，浏览一下图片即可满足我们的需求。 那时，信息少，上网叫冲浪。是个时髦新鲜的玩意。人们不需要关注太多，因为网络还
不知道你有没有思考过，你是怎么学习的？ 我身边爱学习的人有很多，我问他们这个问题。 多数人的回答是，先确定要学什么，然后上网买教程/线下上培训班/找书单自学。 一般来说就这么三种。 好像很多人都习惯了这种学习方法，从上学开始就是这么学的， 和看书一样，从
关于domain adaptation，简单概括就是，如何用有标注的源域数据来标定完全无标注的目标域？ 我们简要回顾一下Jason工作的重要结论：对于一个深度网络，随着网络层数的加深，网络越来越依赖于特定任务；而浅层相对来说只是学习一个大概的特征。不同任务的网络中，浅层的特征基本是通用的。这就
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现在的很多编程语言都是支持面向对象的编程，封装、继承、多态想必都是很熟悉的，这是面向对象的三大特性。所以讲到构造函数想必也不陌生，但是大多数编程构造函数时，应该都没有想到用深层副本来设计复杂对象，常用的或者是无意识的都是在用浅层副本（当然也是有可能是不用的）。 浅层副本
