本文的内容基于fast.in的工作人员撰写的文章[1]~[3]、[5]，并在其基础上提炼了其中的主要内容。如果您想了解更多，请参考原文。

对理论知识有了了解后，这里介绍两个实战项目，分别是基于keras的多标签图像分类以及基于 Pytorch 的迁移学习教程。

目前，在“google scholar”上使用“edge computing”进行搜索可以找到 3,830,000 条记录，可见边缘计算发展之迅猛。本文主要结合近两年来华为边缘云创新Lab在边缘计算的研究和探索过程中对学术界的调研，试图从多个维度上...

依次实现四个子目标：拟合训练集，拟合开发集，拟合测试集，在真实应用场景表现良好。

大家好，今天Rose分享一篇关于脑机接口中的迁移学习的完整流程。本文由华中科技大学伍冬睿教授授权分享。

本在本文中，我们将介绍深度学习背景下的模型修剪机制。模型修剪是一种丢弃那些不代表模型性能的权重的艺术。精心修剪的网络会使其压缩版本更好，并且它们通常变得适合设备上的部署。...

今天Rose小哥介绍关于华中科技大学伍冬睿教授关于非侵入式脑机接口中的迁移学习综述(2016-2020)。本文章经伍教授授权在脑机接口社区转载。

3月初，NVIDIA线上联系我们，询问利用Jetson NANO搭建云平台的可能，希望通过线上的方式让老师学生能够远程使用Jetson NANO进行体验和学习。

来自Chang Lab: HTTP://changlab.ucsf.edu/publications/speech-lab

迁移学习利用一个问题中的数据或知识来帮助解决另一个不同但相关的问题。它在脑机接口(BCIs)中特别有用，可以用于处理不同学科和/或任务之间的差异。研究人员考虑了离线无监督多受试者脑电图(EEG)分类，即已经对一个或多...