2017年12月，一位名为“Deepfakes”的用户在全球流量排名第四的国际互联网社区“Reddit”上发布了一段好莱坞女星盖尔·加朵的伪造人脸视频，掀起了一阵轰动，这一事件作为开端，标志着人脸深度伪造技术的兴起，而该用户的用户...

2022年4月18日消息，近日，AI蛋白质设计平台公司分子之心 (MoleculeMind) 宣布，公司已完成数千万美元天使轮融资，由红杉中国领投，百度风投、生命园创投基金、neuX capital 芯航资本、未来启创等跟投。本轮融资将用于进一步扩...

来源：PKUDAIR本文约2700字，建议阅读5分钟本文介绍了在图神经网络上主动学习的软标签方法。ICLR (International Conference on Learning Representation) 国际表征学习大会是公认的深度学习领域国际顶级会议之一，关注有...

来源：Charlotte数据挖掘、深度学习爱好者本文约11000字，建议阅读15+分钟本文详细对比了各种超参数对CNN模型性能的影响。针对CNN优化的总结Systematic evaluation of CNN advances on the ImageNet使用没有 batchnorm ...

现代机器学习模型通常使用手工设计的特征和固定的学习算法，然后针对特定的任务从零开始进行训练，特别是在可以收集大量数据和可以使用大量计算资源的很多领域，深度学习都取得了巨大的成功。然而，还有一些任务，其数据本身是...

《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与熵模型、支持向量机、...

随机森林 [Breiman, 2001] 和 XGBoost [Chen and Guestrin, 2016] 已成为解决分类和回归的许多挑战的最佳机器学习方法。Local Cascade Ensemble (LCE) [Fauvel et al., 2022] 是一种新的机器学习方法， 它结合了它们的...

这是来自大三邵小白同学的投稿。原文链接：https://juejin.cn/post/7092806181856657445

我们现在处在了一个知识高速迭代的时代，在这个时代，你可能会有这样一种感觉，如果学习时从头到尾学一遍再使用（就像我们在学校学习时），会发现刚学完又出现了新的，等学了后面的理论还没实践，前面的又忘了。这样的学习方式，仿佛永...

样本（类别）样本不平衡（class-imbalance）指的是分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况，一般地，样本类别比例（Imbalance Ratio）（多数类vs少数类）明显大于1:1（如4：1）就可以归为样本不均衡的问题。现实中，样本不平衡是一种常...