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Semi-Supervised Embedding for Deep Learning.pdf

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简介：
本文介绍了一种基于半监督学习的深度嵌入方法，通过有效利用未标注数据提升模型性能，并应用于多种深度学习任务中。 Deep Learning via Semi-Supervised Embedding.pdf 这篇文章探讨了通过半监督嵌入方法进行深度学习的研究。

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  • Semi-Supervised Embedding for Deep Learning.pdf
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    本文介绍了一种基于半监督学习的深度嵌入方法，通过有效利用未标注数据提升模型性能，并应用于多种深度学习任务中。 Deep Learning via Semi-Supervised Embedding.pdf 这篇文章探讨了通过半监督嵌入方法进行深度学习的研究。
     
  • NIPS14-SSL: NIPS 2014论文Deep Generative Semi-Supervised Learning摘要
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    该文提出了深度生成式半监督学习方法，利用生成模型在标记数据有限时有效利用未标记数据进行训练，以提升分类准确性。发表于NIPS 2014会议。 NIPS14-SSL 是一个代码库，用于使用深度生成模型重现我们在 NIPS 2014 论文中的半监督学习（SSL）的关键结果。该论文的作者包括 DP Kingma、DJ Rezende、S. Mohamed 和 M. Welling，标题为《具有深度生成模型的半监督学习》。 如果您使用此代码进行研究，请引用上述论文。请注意，这段代码尚未完全注释，如有问题请通过电子邮件联系 dpkingma@gmail.com。 安装前的准备： - 确保已安装 Python（版本 2.7 或更高）。 - 安装 Numpy：可以通过 pip install numpy 命令来完成。 - 安装 Theano：同样使用pip install theano命令进行安装。 - 在配置文件中设置floatX = float32。这个配置通常位于~/.theanorc 文件的[global]部分。 以上就是NIPS14-SSL代码库的基本信息和使用指南，希望对您有所帮助。
     
  • Neural Networks and Deep Learning.pdf
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    《Neural Networks and Deep Learning》是一本介绍人工神经网络和深度学习基础概念及其应用的电子书，适合初学者阅读。 推荐一本非常适合初学者的深度学习书籍。这本书详细阐述了作者对这一领域的深刻见解与思考，并清晰地介绍了深度学习的基本概念。希望它能为大家提供有价值的帮助！
     
  • A Broad Overview of Attention Mechanisms in Deep Learning.pdf
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    本文档提供了对深度学习中注意力机制的全面概述，涵盖了其理论基础、发展历程及在自然语言处理等领域的应用实例。 注意力机制在深度学习模型中的应用非常广泛，涵盖了许多不同的领域和任务。本段落综述了这一主题，并提供了一个关于深度学习中注意力机制的重要概述。通过一个包含注意力模型、统一符号以及全面分类的框架来解释各种注意力机制。文章还总结了评估这些注意力模型的方法，并探讨了一种基于该框架描述注意力模型结构的方式。最后，作者对未来的相关研究方向进行了展望。
     
  • Ian Goodfellow, Yoshua Bengoon, 和 Aaron Courville 的 Deep Learning.pdf
    优质
    《Deep Learning》是由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的一本全面介绍深度学习理论与实践的经典教材。 这是一本802页的电子书，内容全面且深入浅出地介绍了深度学习的相关知识，非常推荐大家阅读。该书为英文版。
     
  • PyTorch for Deep Learning
    优质
    《PyTorch for Deep Learning》是一本全面介绍如何使用PyTorch框架进行深度学习实践与开发的教程书。书中不仅涵盖了基础理论知识，还提供了丰富的实战案例和项目经验分享，帮助读者快速掌握并应用到实际工作中去。 Deep Learning with PyTorch：采用实际方法使用PyTorch构建神经网络模型的入门书籍。
     
  • deep-learning-for-remote-sensing
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    Deep-Learning-for-Remote-Sensing探讨深度学习技术在遥感图像处理与分析中的应用，涵盖目标检测、分类及语义分割等领域，推动地球观测技术进步。 遥感中的深度学习 本教程涵盖我在遥感领域的研究、演示、幻灯片、建议及资源，并会随时间不断更新和完善。我推荐你关注此项目并为其点赞，以便随时获取最新动态。 物体检测是一种与计算机视觉和图像处理相关的技术，它使我们能够识别、分类和跟踪图像或视频中的对象。许多目标可以通过这种技术进行定位，如平面结构的监测、桥梁检查以及车辆及船舶等移动物体的追踪。下图提供了一些遥感数据的例子以供参考。 关于物体检测的数据集包括： - COCO（常用对象上下文） - Pascal VOC - ISPRS 数据集：语义标记与重建 - 多伦多马萨诸塞州道路和建筑物数据集 - IEEE GRSS 数据融合竞赛相关高光谱数据集，如DFC2018、Pavia及Indian Pines等
     
  • Deep learning for brain tumor segmentation
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    本研究运用深度学习技术，旨在提高脑肿瘤分割的精确度和效率，为临床治疗提供更可靠的影像学依据。 论文《利用深度学习进行脑肿瘤分割》由Gal Peretz 和 Elad Amar撰写。
     
  • Deep-Learning-for-Skin-Cancer-Detection-
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    本项目利用深度学习技术进行皮肤癌检测，旨在提高早期皮肤病病变识别准确率，助力精准医疗。 使用CNN的皮肤癌检测器需要从Kaggle下载数据集。下载的数据集应包含.csv文件，并且这些文件需解压到名为Skin-Cancer-Detector-using-CNN的文件夹中，具体包括HAM10000_metadata.csv、HAM10000_images_part_1和HAM10000_images_part_2。 所需库如下： - Web框架：Flask - TensorFlow - Matplotlib - Keras - NumPy - Pandas - Scikit-Learn 请按照以下步骤操作： 步骤一：在jupyter中运行Skin_CD.ipynb文件。 步骤二：训练模型完成后，将该模型保存到models文件夹中。