自监督学习作为无监督学习的一种形式，在近年来备受关注。它通过设计数据自身来生成标签，从而使得模型能够从无标签的数据中学到有用的表示。本文将深入探讨自监督学习的理论基础，结合实例演示，并提供详细的代码解释。同时...

半监督学习的核心挑战之一是有效地利用未标记数据，提高模型的泛化性能。在深度学习领域，有一些令人振奋的前沿研究方向，为解决这一问题提供了新的思路。...

- $k$近邻法 (k-Nearest Neighbor;kNN) 是一种比较成熟也是最简单的机器学习算法，可以用于基本的分类与回归方法

迁移学习，源于计算机视觉领域，旨在解决一个核心问题：在一个领域学到的知识能否迁移到另一个领域并产生积极的效果。这个概念的核心在于共享知识，即在源领域上学到的特征、表示，甚至模型参数，是否能够对目标领域的学习起到积...

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是深度学习领域的一项重要技术，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。GANs以其独特的生成模型结构和训练方式在图像生成、风格迁移、超分辨率等任务上取得了显著的...

Two Stage：先预设一个区域，改区域称为region proposal，即一个可能包含待检测物体的预选框（简称RP），再通过卷积神经网络进行样本分类计算。流程是：特征提取 -> 生成RP -> 分类/回归定位。常见的Two Stage算法有：R-CNN、SPP-Net...

深度学习的迅猛发展使得各种神经网络架构得以涌现，其中之一就是循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。RNN具有处理序列数据的强大能力，被广泛应用于自然语言处理、时间序列分析等领域。本文将深入探讨RNN的基...

深度学习已经在各种领域取得了巨大成功，而卷积神经网络（CNN）作为其中的重要一员，在图像处理和计算机视觉领域表现出色。本博客将深入探讨CNN的基本原理、结构以及实际应用，旨在为读者提供对CNN的深刻理解。...

TensorFlow 是一款开源机器学习框架，由Google Brain团队开发，具有灵活性和高度的可扩展性。它支持分布式计算，可以在不同的平台和设备上运行，包括手机、台式机、服务器和云计算。...

深度学习是机器学习领域中备受关注的分支，其核心在于神经网络。本文将更深入地探讨神经网络结构、优化算法以及损失函数，为读者提供对深度学习基础概念的深入理解。...