机器学习的课程习题和答案
标签： 机器学习
吴恩达机器学习公开课的课程习题和答案，对照视频学习很方便。
”零样本学习“ 的搜索结果
CLIP作者提出了一种基于对比学习的多模态预训练模型CLIP，该模型打破了传统视觉模型只能在预定义的标签列表中识别这一范式，是一个zero-shot的视觉分类模型，并且预训练的模型在没有微调的情况下，可以在下游任务上...
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有...
MATLAB 使用少量样本的K-SVD过完备字典学习代码（中文备注） 最近在学习稀疏表示与压缩感知理论，在使用K-SVD方面我遇到了一个问题，就是手上样本数量很少，但是需要构建过完备字典，我看到好像很多人也有这个问题。...
在深度学习中，当数据量不够大时候，常常采用下面4中方法： 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation 2. Regularization. 数据...
在零样本学习中，语言模型被要求在没有明确示例的情况下完成任务，而在少样本学习中，为模型提供了有限数量的示例，或“少样本”，嵌入在提示中. 提示对于将模型引导到一个方向并避免产生幻觉非常重要。根据您的需要...
零样本文本到语音（TTS）： 输入 5 秒的声音样本，即刻体验文本到语音转换。 少样本 TTS： 仅需 1 分钟的训练数据即可微调模型，提升声音相似度和真实感。 跨语言支持： 支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持...
LLM可以对大段的文本进行摘要生成，提取关键信息并生成简洁的摘要。这在新闻摘要、文献摘要和信息检索等领域具有实际应用价值。人工智能大模型（LLM）具备强大的语言理解和生成能力，能够应用于各种自然语言处理任务...
基于少量样本的快速学习Few-shot learning 背景人工智能神经网络的三次浪潮深度学习人工智能困境人工智能 → 人类智能定义及数值原理机器学习定义数值原理数据增强数据预处理综合运用其他已有数据网络模型和相关任务...
首页专栏python文章详情0统计科学系列之最小样本量计算张俊红发布于 35 分钟前这一篇我们讲讲统计中的最小样本量计算。大家先想想为什么叫最小样本量，而不是最大或者直接叫样本量计算呢？这是因为最小样本量这个...
深度学习 (Deep Learning, DL) 是贯穿所有生成模型 (Generative Model) 的共同特征，几乎所有复杂的生成模型都以深度神经网络为核心，深度神经网络能够学习数据结构中的复杂关系，而不需要预先提取数据特征。...
百度架构师手把手带你零基础实践深度学习 学习笔记（一）作业1-21.样本归一化：预测时的样本数据同样也需要归一化，但使用训练样本的均值和极值计算，这是为什么？2.当部分参数的梯度计算为0（接近0）时，可能是什么...
一、机器学习一般过程 1.数据获取 2.特征提取 3.数据预处理 ...①样本数据集的选取 ②机器学习算法 7.评估模型的有效性 ①过拟合与欠拟合 ②性能度量 A. 回归任务 B.分类任务 C.聚类任务 8.使用模型
零样本学习（ZSL）是一种有希望的方法，通过利用类别属性将模型推广到训练期间未见过的类别，但仍然存在挑战。最近，利用生成模型来解决对训练期间已见类别的偏见的方法推动了技术的进步，但这些生成模型可能训练...
有关零样本学习（zero-shot learning）的研究，已经在图像物体分类领域取得了一定成果。相比于分类任务而言，物体检测任务不仅需要识别物体，还需要对物体做出定位，问题更加复杂，但是有关物体检测的零样本学习研究...
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！分享一个天津大学关于零样本图像分类的十年进展综述报告，非常适合了解、入门零样本学习！已下载全文p...
车辆重识别部分的实验目前已经基本接近尾声，在吴潇学姐的指导下，相对于对比的模型，mAp和CMC两个指标都有了一定的提升，但是回到小样本学习的问题上来，我又产生了不少的疑惑，将目前的进展记录于此，希望能到得到...
正态总体的样本均值与样本方差的分布相关定理
随着人工智能的发展，许多机器学习算法开始用于解决机器视觉问题。机器学习是一个广泛的研究领域，包含许多重要的概念，本节我们将介绍一些主要的机器学习技术，并介绍如何使用 OpenCV 在计算机视觉系统中应用这些...
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