深度学习

为解决现存大部分的多视角任务学习模型不能快速学习新任务的问题，中国科学院沈阳自动化研究所机器人学研究室科研团队提出了一种连续多视角任务学习算法，可使机器人“更快”地认知世界。

这是一份写给非技术岗的产品经理/运营的机器学习和深度学习的简单指南，帮助我们可以听到技术人员的话～在“大热的AIGC究竟是什么”的文章中，我们聊到了人工智能以及生成式人工智能。

知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）是一种模型压缩技术，主要用于深度学习领域。

本文是关于数据增强的文献综述，对数据增强方面进行探讨，目的是通过它实现数据更复杂的表征，从而减小验证集和训练集以及最终测试集的差距，让网络更好地学习迁移数据集上的数据分布。

视频生文报名时间：即日起至2025年9月27日x0dx0a项目持续时间：2025年9月29日~10月13日（10月1日~8日休假）

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近来的研究成果表明：准确的反向传播的权重对学习深度表征而言并不是必需的。随机反向传播使用了随机的权重来替换反馈的权重并鼓励该网络调整其前馈权重，从而学习该（随机）反馈权重的伪逆。

什么是“反向传播（Backpropagation）”？反向传播是神经网络用来“从错误中学习”的核心算法。

从零开始拿到损失函数！

与常见的普通表情相比，微表情有三个显著特征，即持续时间短、强度低和局部运动。相关研究结果在线发表在IEEE Transactions on Image Processing上。