- 在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型;然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而,我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我们看到Web应用领域的发展很快速。大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客、播客等。传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据,这将会耗费大量的人力与物力。而没有大量的标注数据,会使得很多与学习相关研究与应用无法开展。其次,传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。然而,在许多情况下,这种同分布假设并不满足。通常可能发生的情况如训练数据过期。这往往需要我们去重新标注大量的训练数据以满足我们训练的需要,但标注新数据是非常昂贵的,需要大量的人力与物力。从另外一个角度上看,如果我们有了大量的、在不同分布下的训练数据,完全丢弃这些数据也是非常浪费的。如何合理的利用这些数据就是迁移学习主要解决的问题。1 1w+浏览会员免费
- 未来新兴科技大小:12MB前段时间美国公布的一份长达35页的《2016-2045年新兴科技趋势报告》。该报告是在美国过去五年内由政府机构、咨询机构、智囊团、科研机构等发表的32份科技趋势相关研究调查报告的基础上提炼形成的,通过对近700项科技趋势的综合比对分析,最终明确了20项最值得关注的科技发展趋势。前段时间美国公布的一份长达35页的《2016-2045年新兴科技趋势报告》。该报告是在美国过去五年内由政府机构、咨询机构、智囊团、科研机构等发表的32份科技趋势相关研究调查报告的基础上提炼形成的,通过对近700项科技趋势的综合比对分析,最终明确了20项最值得关注的科技发展趋势。0 293浏览会员免费
- 在能源、化工等多个领域中普遍存在着各类液位控制系统液。各种控制方式在液位控制系统中也层出不穷,如较常用的浮子式、磁电式和接近开关式。而随着我国工业自动化程度的提高,规模的扩大,在工程中液位控制的计算机控制得到越来越多的应用。液位控制系统的检测及计算机控制已成为工业生产自动化的一个重要方面。 水箱水位控制系统属恒值调解系统,当干扰因素较多时,传统的PID控制难以保证系统的性能指标要求。模糊控制以其优越的以模糊量实现更优控制的特点可以很好的解决这一问题。本设计基于模糊控制理论知识实现单容水位控制系统的建模仿真设计。5 3697浏览会员免费
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- matlab栅格地图绘制,介绍了相关matlab程序,用户可根据需要学习 是太阳能光伏发电系统(Solar power system)的简称,是一种利用太阳电池半导体材料的光伏效应,将太阳光辐射能直接转换为电能的一种新型发电系统,有独立运行和并网运行两种方式。1 4212浏览会员免费
- 对矩阵乃至线性代数的一次直观理解! 来源:http://blog.csdn.net/myan/article/details/6475110 3281浏览会员免费
- 邮件数据集大小:27KB包含中文邮件数据集和英文邮件数据集,内容丰富。因数据集过大,所以在word文档中存入网址和操作步骤。包含中文邮件数据集和英文邮件数据集,内容丰富。因数据集过大,所以在word文档中存入网址和操作步骤。3 2150浏览会员免费
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- 已分类的人脸识别库,对深度学习人脸识别有很大帮助,样本数量多,质量好,类别多。我们自己编写的小型算法验证准确率高达90%+,对于入门AI还是很有帮助的。4 926浏览会员免费
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- 几篇CVPR关于multi-task的论文笔记整理,包括 一、 多任务课程学习Curriculum Learning of Multiple Tasks 1 --------------^CVPR2015/CVPR2016v--------------- 5 二、 词典对分类器驱动卷积神经网络进行对象检测Dictionary Pair Classifier Driven Convolutional Neural Networks for Object Detection 5 三、 用于同时检测和分割的多尺度贴片聚合(MPA)* Multi-scale Patch Aggregation (MPA) for Simultaneous Detection and Segmentation ∗ 7 四、 通过多任务网络级联实现感知语义分割Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades 10 五、 十字绣网络多任务学习Cross-stitch Networks for Multi-task Learning 15 --------------^CVPR2016/CVPR2017v--------------- 23 六、 多任务相关粒子滤波器用于鲁棒物体跟踪Multi-Task Correlation Particle Filter for Robust Object Tracking 23 七、 多任务网络中的全自适应特征共享与人物属性分类中的应用Fully-Adaptive Feature Sharing in Multi-Task Networks With Applications in Person Attribute Classification 28 八、 超越triplet loss:一个深层次的四重网络,用于人员重新识别Beyond triplet loss: a deep quadruplet network for person re-identification 33 九、 弱监督级联卷积网络Weakly Supervised Cascaded Convolutional Networks 38 十、 从单一图像深度联合雨水检测和去除Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Image 43 十一、 什么可以帮助行人检测?What Can Help Pedestrian Detection? (将额外的特征聚合到基于CNN的行人检测框架) 46 十二、 人员搜索的联合检测和识别特征学习Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search 50 十三、 UberNet:使用多种数据集和有限内存训练用于低,中,高级视觉的通用卷积神经网络UberNet: Training a Universal Convolutional Neural Network for Low-, Mid-, and High-Level Vision using Diverse Datasets and Limited Memory 62 一共13篇,希望能够帮助到大家5 2158浏览会员免费
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