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手写Resnet50实战—从零开始搭建Resnet50算法
本文详细介绍了从零开始搭建Resnet50算法的过程,涵盖了卷积神经网络、深度学习和Python编程相关内容,适合对AI算法感兴趣的读者阅读学习。- 156
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机器学习模型蒸馏技术及其优化方法
本文介绍了一种通过将多个模型的知识压缩到单个模型中的机器学习模型蒸馏技术,以及优化方法,通过在MNIST数据集中取得的成果验证了这种方法的有效性。文章还探讨了如何提高模型的泛化能力,适用于对模型性能进行优化的读者。- 472
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深度学习和机器学习算法应用及优势
深度学习和机器学习算法在网页搜索、信息过滤、商品推荐等场景中得到广泛应用,具有对复杂高维数据更优异的表现。有监督学习和梯度下降算法等方法也在机器学习中发挥重要作用。这篇文章介绍了机器学习和深度学习算法的应用及优势,以及相关的特征提取和梯度下降技术。- 424
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提升方法(Boosting)及AdaBoost算法详解
本文详细介绍了提升方法(Boosting)及其在机器学习中的应用,以及AdaBoost算法的原理和示例。通过阐述相关知识、提出方法和具体算法步骤,帮助读者深入了解Boosting算法及其在分类器学习中的作用。- 91
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PyTorch炼丹速度提升技巧分享
了解如何通过改进PyTorch模型训练过程来提升炼丹速度,实现性能加速。分享知名研究者的技巧,以及使用Trainer类和LightningModule包装PyTorch模型的方法。- 342
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KMeans算法原理及数学推导
本文从数学角度出发介绍KMeans算法及相关知识,包括KMeans算法原理、聚类算法评估指标、KMeans算法优化,旨在帮助读者深入了解KMeans算法的数学原理和工作原理。- 455
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