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深度学习源码精选-自监督学习MoBY（含数据及源码）

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简介：
本项目汇集了深度学习领域中基于自监督学习的MoBY框架的源代码和相关数据集。通过创新的数据增强与模型架构，MoBY有效提升了无标签数据的学习效率，为大规模图像识别任务提供了强大的预训练模型支持。适合研究者深入探索并实践最新视觉表征学习技术。 采用Vision Transformers作为主干架构，并结合MoCo v2和BYOL，在ImageNet-1K的线性评估中取得了较高的准确率：通过300个epoch的训练，在DeiT-S模型上获得了72.8%的top-1准确率，而在Swin-T模型上则达到了75.0%。与使用DeiT作为主干架构的MoCo v3和DINO相比，该方法性能略优，但所用的技术手段更为简洁。

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  • 深度学习源码精选-自监督学习MoBY（含数据及源码）
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    本项目汇集了深度学习领域中基于自监督学习的MoBY框架的源代码和相关数据集。通过创新的数据增强与模型架构，MoBY有效提升了无标签数据的学习效率，为大规模图像识别任务提供了强大的预训练模型支持。适合研究者深入探索并实践最新视觉表征学习技术。 采用Vision Transformers作为主干架构，并结合MoCo v2和BYOL，在ImageNet-1K的线性评估中取得了较高的准确率：通过300个epoch的训练，在DeiT-S模型上获得了72.8%的top-1准确率，而在Swin-T模型上则达到了75.0%。与使用DeiT作为主干架构的MoCo v3和DINO相比，该方法性能略优，但所用的技术手段更为简洁。
     
  • 监督学习、无监督学习及强化学习
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    本课程全面介绍机器学习的核心领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念、算法原理及其应用实践。 监督学习、无监督学习与强化学习是机器学习的三种主要类型。监督学习涉及使用标记的数据集进行训练，以预测未来的输出；无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的结构或模式；而强化学习通过智能体在环境中的互动来优化策略，通常用于解决决策问题。
     
  • 半监督多标签学习-源码
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    本项目包含实现半监督多标签学习算法的源代码，适用于处理大规模数据集中的标注不足问题。通过结合有标签和无标签数据提高模型性能。 Semi_Supervised_Multi_Label_Learning 是一个用于“减少联合维数的半监督多标签学习”的代码包，出自中国科学院自动化研究所余廷昭、张文生两位作者所著的一本关于信号处理的IEEE书籍章节《具有联合降维功能的半监督多标签学习》。此软件需要LibSVM的支持，并建议读者将mex文件添加到“../util”目录中。 下载所需的文件包括： - Average_precision.m - coverage.m - Hamming_loss.m - One_error.m - rank_loss.m 以及示例数据data.mat 此外，还需从相关资源处获取dist2.m和scale_dist_mexglx（需要mex）两个文件，并将这七个文件添加到“../util”目录中。同时，请将sample data.mat 文件放入“../Data”。 最后运行demo.m以开始使用该软件包。注意标签/target应该是二进制的（0和1）。
     
  • 有监督的表示学习：基于深度自动编码器的迁移学习
    优质
    本研究探讨了利用深度自动编码器进行有监督表示学习和迁移学习的方法，旨在优化模型在目标领域的性能。 过去十年间，迁移学习受到了广泛的关注。这一领域中的一个核心研究问题是如何为不同领域的实例找到合适的表示形式，从而通过新的表示方法来减少这些领域的差异性。近年来，深度学习被提出用于获取更强大的特征以支持迁移学习任务。然而，大多数先前的方法并未显著地缩小域之间的差距，并且在学习表示时也没有充分利用标签信息。 本段落介绍了一种基于深度自动编码器的监督式表征学习方案，专为解决迁移学习中的挑战而设计。此方法采用具有两个层级的深度自动编码器：嵌入层和标记编码层。其中，在嵌入层中，通过最小化源域与目标域间实例距离分布的KL散度来实现软化的领域内插；而在标签编码层，则利用一种软件最大回归模型对源领域的标签信息进行高效的编码处理。 在三个实际世界的图像数据集中进行了广泛的实验验证，证明了我们提出的方法相较于多种最先进的基准方法具有显著的优势。
     
  • 深度学习源码.rar
    优质
    《深度学习源码》资源包包含了多种主流深度学习框架的核心源代码，适合开发者和研究人员深入理解算法实现细节。 本段落介绍了多种深度学习模型，包括人工神经网络（ANN）、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、门控递归单元（GRU）以及长短时记忆网络（LSTM），还提到了双向循环神经网络。
     
  • 深度学习源代码
    优质
    《深度学习源代码》是一本深入剖析深度学习算法实现细节的技术书籍，通过分析经典模型的源代码帮助读者理解与应用先进的机器学习技术。 用于tensorflow-directml环境搭建及测试学习。
     
  • DeepCluster: 用于视觉特征无监督学习的深度聚类-源码
    优质
    DeepCluster是一款利用深度聚类技术进行视觉特征无监督学习的开源代码库。它通过大规模数据上的自组织能力，有效提取图像深层次语义信息，促进计算机视觉领域的发展。 我们发布了一种新的自我监督方法SwAV，在ImageNet上使用ResNet-50进行无监督学习的性能仅比有监督的学习低1.2%。该方法结合了在线聚类和多作物数据增强技术。此外，还推出了DeepCluster-v2，这是DeepCluster的一个改进版本（包括更好的数据增强、余弦学习速率表等）。深度集群代码实现了卷积神经网络或卷积网络的无监督训练，并且遵循论文所述的方法。我们还提供了用于评估协议的代码：Pascal VOC分类激活线性分类实例级图像检索。 最后，该代码还包括一个可视化模块，可以用来以可视方式评估学习到的功能的质量。使用此代码需要安装Python版本2.7、SciPy和scikit-learn软件包以及PyTorch版本0.1.8，并且推荐使用CUDA 8.0环境。
     
  • 深度学习学习工具箱源代码
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    深度学习学习工具箱源代码提供了全面且实用的资源和功能，帮助开发者和研究人员更高效地进行深度学习模型的设计、训练及调试。此工具箱包含大量预构建模块与示例项目，支持多种编程语言和框架，极大地简化了复杂算法实现过程，加速人工智能领域的创新与发展。 deeplearning学习工具箱的源代码可以下载并解压后直接使用。通过参考这些源代码，可以帮助理解CNN、DNN、SAE和DBN等各种模型。非常感谢作者的分享。
     
  • 深度学习的源代码
    优质
    《深度学习的源代码》是一本深入探讨深度学习算法实现与应用的技术书籍，书中详细解析了各类神经网络模型的源代码，并提供了丰富的实践案例和编程指南。适合对深度学习有兴趣的研究人员和技术爱好者阅读。 该深度学习源代码包括图像编码和解码两部分，并附带了Hinton的论文。通过训练深层网络来降低高维图片数据的维度，并比较复原误差。主要利用级联Boltzmann方法估计多层网络的初始参数，从而使多层神经网络能够被很好地训练并获得理想结果。
     
  • PU_Learning: 积极的无监督学习实验-源码
    优质
    PU_Learning: 积极的无监督学习实验-源码提供了在积极无监督环境下的机器学习研究代码，旨在促进无需标记的数据分析与模型训练。 PU学习是一种积极的无标记机器学习实验方法，欲了解更多信息，请查阅相关资料。