[机器学习] 基于深度神经网络的少样本学习综述

说明：如何从少数训练样本中学习并识别新的类别，对于深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。针对如何解决少样本学习的问题，全面总结了现有的基于深度神经网络的少样本学习方法，涵盖了方法 所用模型、数据集及评估结果等各个方面。
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[机器学习] 图表示学习算法推理（来自WWW 2020）

说明：图深度学习研讨会(DL4G)展示结构化数据的嵌入和表示学习以及图深度学习的最新进展。来自DeepMind的研究科学家Petar Veličković给了关于《图表示学习算法推理》的报告，共46页ppt，详述了神经图算法推理的前沿研究进展，涵盖GNN基准、泛化、多任务学习和算法发现。
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[机器学习] Nature子刊：大脑学习也靠反向传播？Hinton等用新一代反向传播算法模拟神经网络

说明：反向传播作为一种基本负反馈机制，极大地推动了深度学习神经网络的发展。那么，反向传播也存在于人脑的运行方式中吗？反向传播的发明者Geoffery Hinton发Nature子刊告诉我们：人脑中存在类似于反向传播的神经机制，我用一种新算法类比出来了！
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[机器学习] ICLR 2020 # 微软亚洲研究院精选论文解读（附4篇优质文章）

说明：本文为大家介绍的4篇微软亚洲研究院精选论文分别研究了 BERT 在机器翻译中的应用，有理论保障的对抗样本防御模型 MACER，一种新的基于自我博弈的文本生成对抗网络（GAN）训练算法，以及可广泛应用于视觉-语言任务的预训练通用特征表示 VL-BERT。
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[机器学习] MLX90621温度传感器文档（中、英）

说明：MLX90621温度传感器文档，中文和英文双份 MLX90621温度传感器文档，中文和英文双份 MLX90621温度传感器文档，中文和英文双份
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[机器学习] SLAMVisual.tar.gz

说明：利用Pangolin可视化工具库搭建可视化的环境，对后续的SLAM进一步学习打下良好的基础，事半功倍。该程序在Llinux环境下运行，采用C++11的标准，需要Pangolin和opencv库，可以调节显示界面的大小以及一些基本的显示选项。
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[机器学习] HMC操作手册.pdf

说明：台达HMC手册
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[机器学习] 台達車床上下料手冊V1.0.pdf

说明：台达车床上下料手冊
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[机器学习] 图像识别之美食挑战赛.pdf

说明：图像识别之美食挑战赛：由二分类到多分类，增加的不止是一点复杂度。 第一场有关美食识别的挑战赛（https://www.leiphone.com/news/201912/flrnkIxJGI4bw3TE.html）。该比赛要求参赛者能够从给出待识别图片中正确区分豆腐与土豆，这一任务也让众多图片识别爱好者得到了初级练手。 相较第一场美食识别挑战赛，这次推出的比赛 2.0 难度略有增加。除了食材种类的成倍增加之外，四种食材的图片辨识度也有所降低。这对于专注于图像识别的开发者而言，相信是非常值得尝试的
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[机器学习] 轮廓综合lunkuozonghe.py

说明：OpenCV轮廓操作一站式详解：查找/筛选/绘制/形状描述与标注 1.查找、绘制轮廓函数 findContours() drawContours() 2.预处理 3.查找轮廓 4.绘制轮廓 5.筛选轮廓 5.1 hierarchy轮廓级别详解 contours与hierarchy的关系 什么是层次结构hierarchy？ 5.2 OpenCV中的层次结构表示 Next Previous First_Child Parent 5.3 按hierarchy筛选轮廓
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[机器学习] PointClassfication.7z

说明：《线性分类器——点集样本分类》随机代码，给定一群数据点，采用线性方式对其划分和归类，最基础的就是用一条直线将现有的数据点集按照一定的规则进行分类和划分。
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[机器学习] GoogleNet_fashion_mnist.py

说明：用GoogleNet实现fashion_mist数据集，准确率91.3%,损失精度为47.3%
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