06 2023 档案
摘要:强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]:深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示
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摘要:强化学习从基础到进阶-案例与实践[5.1]:Policy Gradient策略梯度-Cart pole游戏展示
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摘要:强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[8]:近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法
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摘要:强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]:深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战
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摘要:强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]:深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解
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摘要:强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[6]:演员-评论员算法(advantage actor-critic,A2C),异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解
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摘要:强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[5]::梯度策略、添加基线(baseline)、优势函数、动作分配合适的分数(credit)
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摘要:强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]:深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0
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摘要:强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]::深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN
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摘要:强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]:表格型方法:Sarsa、Qlearning;蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战
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摘要:强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]:表格型方法:Sarsa、Qlearning;蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战
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摘要:强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[2]:马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代
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摘要:强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]:强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验
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摘要:强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]:强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验
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摘要:全国大数据与计算智能挑战赛:面向低资源的命名实体识别基线方案,排名13/64
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摘要:2023中国高校计算机大数据挑战赛:论文学科分类baseline|清华主办
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摘要:人工智能领域:面试常见问题超全(深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习)
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摘要:深度学习实践篇[17]:模型压缩技术、模型蒸馏算法:Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT
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摘要:深度学习应用篇-元学习[16]:基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM
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摘要:深度学习应用篇-元学习[15]:基于度量的元学习:SNAIL、RN、PN、MN
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摘要:深度学习应用篇-元学习[14]:基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型
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摘要:深度学习应用篇-元学习[13]:元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等
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摘要:深度学习应用篇-推荐系统[12]:经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比
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摘要:深度学习应用篇-推荐系统[11]:推荐系统的组成、场景转化指标(pv点击率,uv点击率,曝光点击率)、用户数据指标等评价指标详解
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摘要:深度学习应用篇-自然语言处理[10]:N-Gram、SimCSE介绍,更多技术:数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等
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摘要:深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]:BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集(含智能标注)
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摘要:深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]:时间偏移模块(TSM)、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制
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摘要:深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]:OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景
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摘要:深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]:DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献
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摘要:深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]:FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等
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摘要:深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]:综述、边界框bounding box、锚框(Anchor box)、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS
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摘要:深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍
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摘要:深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]:LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍
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摘要:人工智能创新挑战赛:海洋气象预测Baseline[4]完整版(TensorFlow、torch版本)含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测
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摘要:人工智能创新挑战赛:助力精准气象和海洋预测Baseline[3]:TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型
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摘要:人工智能创新挑战赛:助力精准气象和海洋预测Baseline[2]:数据探索性分析(温度风场可视化)、CNN+LSTM模型建模
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摘要:“AI Earth”人工智能创新挑战赛:助力精准气象和海洋预测Baseline[1]、NetCDF4使用教学、Xarray 使用教学,针对气象领域.nc文件读取处理
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摘要:深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]:数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解
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摘要:强化学习基础篇[3]:DQN、Actor-Critic详细讲解
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摘要:强化学习基础篇[2]:SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析
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摘要:强化学习基础篇【1】:基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法
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