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机器学习
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自监督学习:生成和对比方法综述
说明:自监督学习作为一种新的学习方法,近几年在表征学习方面取得了骄人的成绩,其利用输入数据本身作为监督,并使得几乎所有类型的下游任务都受益。
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syp_net
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机器学习
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04.数据预处理——处理分类型数据&连续型特征:二值化和分段.ipynb
说明:04.数据预处理——处理分类型数据&连续型特征:二值化和分段.ipynb
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机器学习
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01.数据预处理——数据归一化.ipynb
说明:01.数据预处理——数据归一化.ipynb
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机器学习
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02.数据预处理——数据标准化.ipynb
说明:02.数据预处理——数据标准化.ipynb
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机器学习
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03.数据预处理——缺失值处理.ipynb
说明:03.数据预处理——缺失值处理.ipynb
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机器学习
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常识知识图谱的零样本学习
说明:零样本学习依赖语义类表示,如属性或预训练的嵌入来预测类,而不需要任何标记示例。我们提出从常识知识图谱学习类表示。常识知识图谱是显性高级知识,它只需要很少的人力投入就可以应用到一系列任务中。
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syp_net
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机器学习
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基于全连接神经网络的近实时重新着色算法.pdf
说明:基于全连接神经网络的近实时重新着色算法.pdf
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机器学习
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基于相空间重构的航空电弧故障识别方法.pdf
说明:基于相空间重构的航空电弧故障识别方法.pdf
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机器学习
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基于矩阵特征值的主用户信号全盲检测算法.pdf
说明:基于矩阵特征值的主用户信号全盲检测算法.pdf
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机器学习
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一种信道状态信息下的复杂动态手势识别方法.pdf
说明:一种信道状态信息下的复杂动态手势识别方法.pdf
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机器学习
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一种应用FPGA的灰度投影法断纱检测平台设计.pdf
说明:一种应用FPGA的灰度投影法断纱检测平台设计.pdf
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机器学习
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基于信号子空间的直接序列扩频信号波形估计方法.pdf
说明:基于信号子空间的直接序列扩频信号波形估计方法.pdf
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