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【cv炼丹炉】史上最简单的视觉transformer介绍（一）
 2021快过半了，transformer在视觉方向的文章层数不穷。 搞得好像如果你还没搞transformer，就不是一个算法团队似的。transformer就好比是电动车，现在缺陷还比较明显，你现在不想开它，但是你知道他未来一定会来的，而且是巅峰性的，内卷促使它改进的速度比想象的还要快。所以呢，在福报的空隙，你就得花时间研究他。博客准备分四篇完成：- 首先介绍下transformer的基...
神经网络
作者小头像 hulu可爱多 2021-08-26 19:34:32
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2021-08-26 19:34:32
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【机器猫说机器学习】如何避免机器学习中的过拟合-FISTA
为什么叫【机器猫说机器学习】呢？机器猫最强大的功能就是变换各种神奇的东西，而机器学习里，最常用的理论就是线性变换。刚接触机器学习的时候，就和看机器猫漫画书一样，神奇又实用。这是一个新系列，和【CV炼丹炉系列】不一样，这里的算法都有严格的数学推导，可解释，介绍机器学习底层算法，偏向统计、概率、优化。
机器学习 视频标签 VCT 图像标签 Image Tagging
作者小头像 hulu可爱多 2020-11-28 11:51:07
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2020-11-28 11:51:07
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【CV炼丹炉系列】谈谈稀疏学习中的L1正则和L2正则
什么？还有L0.5正则！
其他
作者小头像 hulu可爱多 2020-05-10 13:15:17
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2020-05-10 13:15:17
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【CV炼丹炉系列】弱监督学习在图像分类中的应用
摘要：计算机视觉在很多任务中都取得了成功，比如人脸识别、图像标签、文字OCR等。随着移动互联网的兴起带来了海量的数据，计算机视觉迅猛发展。算法可以自动从海量数据中学习得到物体的视觉特征，然后进行识别。在这些视觉任务中，真正要把算法落地，碰到的最大的问题就是互联网的图片包含大量噪声的图片，直接用来训练得不到一个可用的模型。标注这些海量图片需要耗费大量的人力物力。这时候，就需要弱监督学习指导我们...
图像标签 Image Tagging 人工智能 图像识别服务
作者小头像 hulu可爱多 2019-12-12 10:00:39
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2019-12-12 10:00:39
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