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Transfer Learning: 迁移学习技术的复现与应用
迁移学习技术的复现与应用 一、引言 随着深度学习技术的快速发展,越来越多的任务需要大量的标注数据进行训练。然而,在实际应用中,获取大量标注数据往往成本高昂、耗时耗力...
Zero-Shot Learning: 零样本学习的代码实现
零样本学习:算法与实现 在机器学习领域,零样本学习(Zero-Shot Learning,ZSL)是一项挑战性的任务。它旨在让模型能够识别未见过的类别。与传统的监督学习不同,零样本学习不需要针对...
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Conditional GANs: 条件生成对抗网络的复现与应用
条件生成对抗网络的复现与应用 一、引言 生成对抗网络(GAN)自2014年由Ian Goodfellow等人提出以来,迅速成为深度学习领域的研究热点。条件生成对抗网...
Attention Mechanisms: 注意力机制在深度学习中的实现
注意力机制在深度学习中的实现 一、引言 近年来,深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果。注意力机制(Attention Mechanisms)...
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U-Net:医学图像分割的深度学习模型复现 一、引言 随着深度学习技术的快速发展,其在医学图像分割领域的应用越来越广泛。U-Net作为一种有效的深度学习模型,自20...
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Siamese Networks: 孪生网络与相似性学习的复现
Siamese Networks: 孪生网络与相似性学习的复现 一、引言 随着深度学习技术的不断发展,许多新型神经网络结构被提出并成功应用于各种领域。Siamese...
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