假设有两个任务系统A和B，任务A拥有海量的数据资源且已训练好，但并不是我们的目标任务，任务B是我们的目标任务，但数据量少且极为珍贵，这种场景便是典型的迁移学习的应用场景...
深度学习(deep learning)已经广泛应用于各个领域，解决各类问题，例如在图像分类问题下，如图1，区分这10类目标的准确率目前可以轻松做到94%。然而，deep learning是一种data hungry的技术，需要大量的标注样本才能发挥作用。...
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说petct脑代谢显像_pet图像分析方法有哪几种,希望能够帮助大家进步!!!
实际上，很少的人会训练整个卷积神经网络（使用随机的初始化），因为相对来说，很少有足够大的数据集可以用于训练。作为代替，常见的方式是在一个很大的数据集中预训练一个卷积神经网络（比如ImageNet，120万张1000类别图片），然后或者...
在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（distribution）、来源于相同的特征空间（feature space）。但在现实应用中，这个假设很难成立，往往遇到一些问题：...
AVS视频编码标准的演变：20年来的创新与发展 转载自：人工智能培训网(https://www.chinaai.org.cn/newsinfo/2821164.html）
新一代人工智能重大科技项目，聚焦基础理论和关键共性技术的前瞻布局，包括研究大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与决策等理论，研究知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群...
很早之前就对动态权重比较感兴趣，最开始接触动态权重，是17年师兄师姐的一篇论文[1]。动态权重，或者称为自适应权重，可以广泛应用于多场景、多模态、多国家、多任务、多标签等各种任务的不平衡学习中。出于完整性，本文先对...
2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。...
我们一直听过一句话叫，“如果说我看得比别人更远些，那是因为我站在巨人的肩膀上。（If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants.）”。“站在巨人的肩膀上”，不仅能看得更远,还能看到更多。这也...
