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Few-Shot Learning (1/3): 基本概念
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这节课的内容是 Few-Shot Learning (小样本学习) 和 Meta-Learning (元学习)的基本概念。下节课内容是用Siamese Network解决Few-shot learning。
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Few-Shot Learning (3/3):Pretraining + Fine Tuning
Few-Shot Learning (2/3): Siamese Network (孪生网络)
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神经网络结构搜索 (1/3): 基本概念和随机搜索 Neural Architecture Search: Basics & Random Search
10-1: 图的基本概念和数据结构 Graph Basics and Data Structures
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13-1: 网络流问题基础 Network Flow Problems
神经网络结构搜索 (3/3): 可微方法 Differentiable Neural Architecture Search
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召回06:双塔模型——模型结构、训练方法
RNN模型与NLP应用(2/9):文本处理与词嵌入
11-2: 无权图的最短路算法 Finding Shortest Path in Unweighted Graphs
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11-1: 图中的路径和最短路 Shortest Path
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14-1: 二部图及其判定算法 Bipartite Graphs
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13-2: Ford-Fulkerson Algorithm 寻找网络最大流
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西交|深度学习研讨班-4|从Attention到Transformer再到Mamba
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13-4: Dinic's Algorithm 寻找网络最大流
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概要03:推荐系统的AB测试
14-4: 匈牙利算法 Hungarian Algorithm
11-3: Dijkstra 算法 寻找有权图中最短路 Finding Shortest Path in Weighted Graphs
重排04:DPP 多样性算法(上)
李飞飞:斯坦福计算机视觉公开课
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推荐系统涨指标的方法01:概述
排序02:Multi-gate Mixture-of-Experts (MMoE)
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