Transformer论文精选简介2D视觉目标检测图像分类目标追踪语义分割图像合成动作识别3D视觉点云处理运动建模人体建模简介个人建议，在不断学习深度学习知识的时候，通常现有的教材教程出现的算法都是几年前研究的了，我们也应该不断去学习新的算法，准确率效果更好的，学习新的关键技术，通常最直接的方法就是看论文，找到想看的英文论文，如果看英语太麻烦了，最简单办法就是复制英文论文标题，去网站搜索标题就行，

在深度学习中，权重矩阵通常具有完整秩，这意味着权重矩阵的行或列之间没有线性相关关系，也就是说，每个权重在模型中承担了不同的作用，没有冗余。权重矩阵具有完整秩的好处是，模型可以通过学习到的权重进行准确的预测和分类。通过使用低秩矩阵，我们可以降低参数的数量，减少计算和存储的开销，并且仍然保留了大部分原始权重矩阵的关键信息。因此，虽然预训练模型的权重在预训练任务中具有完整秩，但LoRA的作者指出，当预训

深度学习常用数据集计算机视觉1.MNIST2.ImageNet3.CIFAR4.COCO5.PASCAL VOC6.FDDB自然语言处理数据集1.SQuAD2.MS MARCO3.Question Pairs4.Maluuba Datasets5.Maluuba NewsQA6.20 Newsgroups7.Billion Word Language Model Benchmark数据平台1.数据

在机器学习的研究和应用中，如何从数据中提取有价值的信息并做出准确预测，是推动该领域发展的核心问题之一。在这个过程中，机器学习方法主要依赖于两种主要的思路：数据驱动与模型驱动。这两种思路在不同的应用场景中发挥着至关重要的作用，它们的核心差异在于如何利用数据和模型的关系来进行预测和决策。本文将深入探讨这两种思路的内涵和区别，并阐述它们在机器学习各个阶段中的应用。机器学习通常包括数据预处理、特征工程、模

现代人工智能的快速发展中，分类任务的高效解决方案一直备受关注。今天，我们向大家介绍一种名为Self-Classifier的全新自监督端到端分类学习方法。由Elad Amrani、Leonid Karlinsky和Alex Bronstein团队开发，Self-Classifier通过优化同一样本的两个增强视图的同类预测，能够在单阶段的端到端过程中同时学习标签和表示。为了避免出现所有标签都被错误地分

1.图像着色算法原理图像着色，通俗讲就是对黑白的照片进行处理，生成为彩色的图像。有点像买的图框画，自己用颜料在图框中进行填色。算法原理上用到了上一节讲到的Lab颜色空间，具体模型架构如下图所示：1.1 模型架构这里我把模型分为三个部分，对这三部分进行详细解释。第一部分第一部分实际是一个典型的VGG16模型，只不过去掉了VGG16后面池化层部分，在后面加上如下表的卷积层卷积层通道数卷积核步长填充pa

深度学习模型训练计算量的估算在当今的机器学习领域，深度学习模型的性能和先进性往往与其在更多计算资源上进行的训练有关。为了确保不同深度学习模型之间的准确比较，估算和报告训练过程中的计算资源使用情况变得至关重要。本文将探讨深度学习模型训练计算量的估算方法，并介绍了该领域的一些前沿。我们将重点介绍两种估算方法，以大家更好地理解和比较不同深度学习模型的训练计算量，这两种方法用于估算深度学习模型的训练计算量

VIMER-UFOUFO（Unified Feature Optimization）（统一特征优化）我以为是模仿外星人神经，做的模型呢。

Prompt简单说就是驱动大模型进行表达文本描述。更详细地说，Prompt的基本定义包括以下几个要素：文本片段：Prompt可以是一个短语、一句话、一个段落，甚至是一个完整的问题。它通常是由人类设计者创建的，用于明确和传达特定的意图或任务要求。引导模型行为：Prompt的目的是引导模型执行特定的操作或生成特定类型的输出。这可以包括回答问题、完成任务、写作文章、生成代码等。Prompt需要明确指导模

自编码器是一种用于数据压缩的人工神经网络，可以将输入数据压缩为较小的编码，然后将其解码回原始数据。它可以被视为一个无监督学习的算法，因为它不需要标记数据。