1.2023最新深度学习的回归模型回归模型的算法2023最新深度学习的回归模型 回归模型的算法 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点,目标是使曲线到数据点的距离差异最小。https://blog.51cto.com/u_16213677/8579259

2.必看深度好文│推荐系统产品与算法概述基于模型的推荐算法种类非常多，最常用的有矩阵分解算法、分解机算法等。目前深度学习算法、强化学习算法、https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/41598094

3.“才”聚天开,勇往“职”前7、持续学习、借鉴行业内的理论知识和实际操作经验,提升业务能力; 8、遵循公司从美国引进的系统行为干预方案,给予ADHD等行为问题儿童进行团体训练; 9、检索最新国内外科研进展,支持公司对课程的开发和优化; 10、从专业角度,解答顾客咨询; 11、公司交办的其他任务 https://www.tjrc.com.cn/app/article/content/VE4rR2NWRjUzUU5SOFFxWDdRa09oZz09.shtml

4.AlphaZero加强版AlphaTensor问世,发现史上最快矩阵乘法算法MIT计算机科学家Virginia Williams就表示:研究者们可以再尝试一下,去搞明白这些特定算法中有没有什么特殊规律。此外,也可以研究一下如果将这些特殊算法组合起来,是否能发现更多更优的计算方法。 目前AlphaTensor的相关代码已经开源。 五、以Deepmind开发的为主的深度学习在医学中的应用 https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=97c6e419443f

5.深度学习本书为三大部分,第一部分介绍应用数学基础知识和机器学习的基本概念,第二部分介绍业界经典的深度学习算法,第三部分是一些探索性研究,对深度学习的未来发展非常重要。本书假定读者拥有计算机科学的背景,熟悉编程,对计算性能、复杂度问题、图论知识以及入门的微积分了解https://www.epubit.com/bookDetails?id=N8263

6.计算机视觉的前沿研究和应用进展计算机视觉是近几年来热门的AI研究领域之一,它的作用是让计算机能够理解和处理图像和视频数据,其研究方向包括目标检测与识别、图像分割、姿态估计、行为分析等;常用算法包括卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)、深度学习(如ResNet、YOLO)等。计算机视觉在许多领域都有广泛的应用,包括人脸识别、自动驾驶、安防监控、医学https://wlxy.yangtzeu.edu.cn/sysywlglzx1/info/1027/1442.htm

7.基于深度学习的目标检测技术综述近年来, 由于卷积神经网络的发展和硬件算力提升, 基于深度学习的目标检测取得了突破性的进展. 目前, 深度学习算法已在计算机视觉的整个领域得到广泛采用, 包括通用目标检测和特定领域目标检测. 大多数最先进的目标检测算法都将深度学习网络用作其骨干网和检测网络, 分别从输入图像(或视频), 分类和定位中提取特征. https://c-s-a.org.cn/html/2021/3/7839.html

8.TSR:基于深度学习的超分辨率技术及应用腾讯云开发者社区2)本技术可用于所有对图片质量要求较高的场景,通过基于TSR的超分辨率技术可以智能修复用户的老照片,模糊的图片,能够把普通图片变成清晰图像。目前已在最新版QQ上使用,用户进行放大查看图片细节时可以达到“无限”缩放的高清效果 3)同时本技术带来的另一个收益是打开了移动端进行AI相关的深度机器模型学习的大门。在此之https://cloud.tencent.com/developer/article/1006272

9.什么是深度学习算法?不BB，直接上干货，力争用一篇文章给你说透什么是深度学习算法。备注：看的时候，手里可以拿一杯水，https://www.zhihu.com/question/314119766/answer/2008111235

10.深度学习综述这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念、国内外研究现状、深度学习模型结构、深度学习训练算法、深度学习的优点、深度学习已有的应用、深度学习存在的问题及未来研究方向、深度学习开源软件。 https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005

11.基于深度学习的目标检测算法研究LateSpring摘要:基于深度学习的目标检测作为目前的计算机科学的研究热门方向之一,已经涌现了大量优秀的算法。通常来说,基于深度学习的目标检测[1,2]分为两阶段算法和单阶段算法[3]。本文详细介绍了第一个基于深度学习的两阶段目标检测算法R-CNN[4],以及其后续衍生算法包括SPP-Net[5],FastR-CNN[6],FasterR-CNN[7]算法,两https://www.cnblogs.com/JinyuLi/articles/17515231.html