1. 摘要 在圖像超分辨領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度非常重要，但過深的網(wǎng)絡(luò)卻難以訓(xùn)練。低分辨率的輸入以及特征包含豐富的低頻信息，但卻在通道間被平等對(duì)待，因此阻礙了網(wǎng)絡(luò)的表示能力。...
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【超分辨率】《Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks》論文閱讀 -
知識(shí)圖譜基礎(chǔ)（一）-什么是知識(shí)圖譜筆者是一只已經(jīng)離職的AI產(chǎn)品經(jīng)理，主要擅長(zhǎng)的方向是知識(shí)圖譜與自然語(yǔ)言處理，寫這些文章是為了總結(jié)歸納目前已經(jīng)搭建的知識(shí)體系，也在于科普。如有不對(duì)，請(qǐng)指正。 知識(shí)圖譜的定義 知識(shí)...
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05 集成學(xué)習(xí) - Boosting - GBDT初探04 集成學(xué)習(xí) - Boosting - AdaBoost算法構(gòu)建 回顧：1、Bagging-隨機(jī)森林是一個(gè)并行模型，Boosting是一個(gè)串行模型，所以Boosting模型...
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一篇文章，教你學(xué)會(huì)Git
本文轉(zhuǎn)載于掘金Ruheng，總結(jié)非常好，故不再重復(fù)造輪子。 在日常工作中，經(jīng)常會(huì)用到Git操作。但是對(duì)于新人來講，剛上來對(duì)Git很陌生，操作起來也很懵逼。本篇文章主要針對(duì)剛開...
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07 主題模型 - 知識(shí)補(bǔ)充 - 概率知識(shí)、二項(xiàng)\多項(xiàng)\Beta\Dirichlet分布06 主題模型 - pLSA又稱pLSI - 基于概率的潛在語(yǔ)義分析模型 為了講后續(xù)的LDA算法，需要補(bǔ)充一點(diǎn)數(shù)學(xué)知識(shí)。大綱如下： 概率知識(shí)二項(xiàng)分布多項(xiàng)分布Beta分布Bet...
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文本相似度計(jì)算（持續(xù)更新。。。）文本分析主要應(yīng)用于問答系統(tǒng)的開發(fā)，如基于知識(shí)的問答系統(tǒng)（Knowledge-based QA），基于文檔的問答系統(tǒng)（Documen-based QA），以及基于FAQ的問答系...
