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USTC
数据科学研究生在读。科研很有趣,生活更有趣。若要择其一,我选择生活。兴趣:科研、美食、音乐(自己弹)、特摄。
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JKRD
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骆驼箱子
1年前
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2023总结:30岁,结束8年北漂回老家,降薪2/3,我把人生过的稀烂
23年是我最黑暗的一年,这年我30岁,在北京干了8年程序员。30岁这年我做了一个决定:结束8年北漂生涯,回老家(一个三线城市)自己创业,去做自媒体。...
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JKRD
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Lamorak
学生 @USTC
·
1年前
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Cycle-Consistent VAE 论文阅读
0 论文信息 在之前阅读的那篇解决强化学习泛化性能的 LUSR 中就以这篇论文提出的 Cycle-Consistent Variation Auto-Encoder...
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JKRD
研究牲 @USTC
·
1年前
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MCMC的本质:使用马氏链建模复杂后验分布
MCMC(蒙特卡洛马尔可夫链)与VI(变分推断),可谓是贝叶斯推断之双雄。 —— 沃·兹基硕德 MCMC的提出,本质上是为了解决贝叶斯推断中,复杂的后验分布难以建模的问题。...
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JKRD
研究牲 @USTC
·
1年前
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Diffusion是什么:基于Diffusion的图像生成模型原理综述(附代码)
计算机视觉领域的发展,给人们的生活带来了极大的方便和改变。随着深度学习的发展,图像生成也变得更加复杂和精细。在图像生成领域,一种基于Diffusion的新型的生成模型方法已...
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JKRD
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Lamorak
学生 @USTC
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1年前
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从熵和损失函数到变分推断
0.动机 一直以来看了很多工作,感觉都用到了比较多的数学处理,其中,熵和变分推断往往是我比较难理解的一部分。我也尝试过看一些相关的资料,但是总感觉这部分内容还是需要有一...
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JKRD
研究牲 @USTC
·
1年前
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承接上文:1点睡,8点半起,头脑晕晕。刚才午休30分钟,感觉精力大大恢复。下午再慢跑30分钟,又是成功存活的一天!
所以什么时候早睡啊岂可修!
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JKRD
研究牲 @USTC
·
1年前
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最近尝试凌晨1点睡觉,早上8点半起,感觉白天脑袋晕晕的,有时还会头痛...
所以身为程序猿,千万还是要早睡早起啊,不要早早猝史了,,,
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JKRD
研究牲 @USTC
·
1年前
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你好,Lenovo Vantage!
再也不见,联想电脑管家!
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Lamorak
学生 @USTC
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1年前
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一致性 ——《机器学习理论导引》第六章学习笔记(上)
本文正在参加 人工智能创作者扶持计划 0 感言 没什么太多感言了,拔刀吧! (以及orange的主体感觉非常鲜明) 6.1 基本概念 一些标记 $$ \begin{al...
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Lamorak
学生 @USTC
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1年前
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最近修了一下排版,感觉文章的可读性又上了一个台阶,这种视觉上的重点突出也很重要
AI聊天室
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JKRD
研究牲 @USTC
·
1年前
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论文概述:因果学习在推荐系统中的新机遇【IJCAI'2022】
推荐系统与因果推断的结合是近几年来一个十分有趣的研究方向。本文提出了一种统一的推荐系统中的因果分析框架,可以将许多经典的推荐系统的研究问题归结到因果推断,并使用后者的理论进...
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FengY_HYY
Golang @LBPC
·
2年前
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一起来聊聊 Go 的核心竞争力
现在,越来越多的人了解 Go 语言,学习 Go 语言,越来越多的公司开始尝试采用 Go 语言。那么 Gopher的核心竞争力在哪里?与 Java 后端工程师究竟差别在哪?...
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诸神缄默不语
研究牲 @USTC
JKRD
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掘金酱
❤首席客服君 @掘金
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1年前
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人工智能领域的创作者速速集结 丨获奖公示已出
人工智能领域的创作者集结令来啦~在掘金写技术文章,快速复制大牛之路!官方创作指导、专属资源位扶持、丰厚的奖品等你来拿,马上入股绝对不亏!...
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JKRD
研究牲 @USTC
·
1年前
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变分自编码器(VAE)的本质:使用神经网络实现变分推断的计算
***本文正在参加 人工智能创作者扶持计划*** 变分自编码器是一种经典的深度生成模型,在图像生成、协同过滤等任务上有着重要的应用,有着举足轻重的历史地位。...
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JKRD
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古时的风筝
@公众号「古时的风筝」
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2年前
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原来用 MySQL 也可以做全文检索的
这有朋友聊到他们的系统中要接入全文检索,这让我想起了很久以前为一个很古老的项目添加搜索功能的事儿。 一提到全文检索,我们首先就会想到搜索引擎。也就是用一个词、一段文本搜索出...
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JKRD
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算法全栈之路
广告算法工程师 @hulu
·
2年前
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基于GCN和DGL实现的图上 node 分类, 值得一看!!!
基于GCN和DGL实现的图上 node 分类, 值得一看!!! 书接上文,我们在 GraphSage与DGL实现同构图 Link 预测,通俗易懂好文强推 这篇文章中,初步讲...
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JKRD
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算法全栈之路
研究牲 @USTC
JKRD
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小小杨树
算法工程师 @某外企
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1年前
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【顶刊2023】重新审视Dropout层的作用,不止可有效防止过拟合!来源:《Dropout Reduces Underfitting》
在大众的普遍认知里面我们都知道DROPOUT是一种正则化方法,通过在训练过程中以一定的概率随机地将神经元的输出设置为0来防止过拟合。这是早在2012年Hinton等人提出的...
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2023-02-18