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2022年12月23日
【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)
摘要:
本文介绍了Domain Adaptation(领域自适应)的相关知识,包括现在出现的具体问题、问题如何解决、所面对的各种情况等等。
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posted @ 2022-12-23 19:30 FavoriteStar
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【机器学习】李宏毅——Adversarial Attack(对抗攻击)
摘要:
本文主要介绍了Adversarial Attack(对抗攻击)当前的研究现状,包括如何攻击、攻击的类别,以及原始模型如何进行防御等相关知识点。
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posted @ 2022-12-23 10:02 FavoriteStar
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2022年12月22日
【机器学习】李宏毅——Explainable ML(可解释性的机器学习)
摘要:
本文介绍了Explainable ML(可解释性的机器学习)的相关内容,抱愧这项技术的相关概述、当前发展等等。
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posted @ 2022-12-22 19:19 FavoriteStar
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【机器学习】李宏毅——Flow-based Generative Models
摘要:
本文主要介绍了Flow-based Generative Models的概念,以及其内部各个模块的主要思想,可结合我之前写过的生成模型的博客共同阅读。
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posted @ 2022-12-22 13:00 FavoriteStar
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2022年12月21日
【机器学习】李宏毅——Unsupervised Learning
摘要:
本文详细地介绍了关于非线性降维的内容,以及生成模型的相关内容,包括LLE算法、VAE算法、GAN算法等
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posted @ 2022-12-21 09:49 FavoriteStar
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2022年12月20日
【机器学习】李宏毅——Anomaly Detection(异常检测)
摘要:
本篇文章主要介绍了Anomaly Detection(异常检测)的思路具体实现方法,以及可能在实际应用中遇到的各种情况。
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posted @ 2022-12-20 19:24 FavoriteStar
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【机器学习】李宏毅——AE自编码器(Auto-encoder)
摘要:
本文详细地讲解了什么是AE自编码器(Auto-encoder),对其内部的原理和各种应用场景进行了叙述。
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posted @ 2022-12-20 10:14 FavoriteStar
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2022年12月19日
【机器学习】李宏毅——自监督式学习
摘要:
本文介绍了近几年比较火热的自监督式学习,并介绍了其中最具有代表性的BERT算法和GPT算法,其中对BERT算法进行了详细叙述。
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posted @ 2022-12-19 11:21 FavoriteStar
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2022年12月18日
【机器学习】李宏毅——生成式对抗网络GAN
摘要:
本文非常详细的介绍什么是生成式对抗网络GAN,以及GAN内部的实现原理,包括各种GAN的训练技巧和变形等等内容。
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posted @ 2022-12-18 16:49 FavoriteStar
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【机器学习】李宏毅——Transformer
摘要:
本文详细地介绍了Transformer算法,介绍了其内部重要的Encoder和Decoder,以及具体的实现过程和原理,还介绍了其训练过程以及训练过程中应该注意的种种问题。
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posted @ 2022-12-18 10:30 FavoriteStar
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