Improvise a Jazz Solo with an LSTM Network 实现使用LSTM生成音乐的模型，你可以在结束时听你自己的音乐，接下来你将会学习到： 使用LSTM生成音乐 使用深度学习生成你自己的爵士乐 现在加载库，其中，music21可能不在你的环境内，你需要在命令行中执行pi ...
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2020-06-27 00:31:48
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参考博客：https://cloud.tencent.com/developer/news/239031 ...
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2020-06-26 19:58:07
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随着预训练技术的到来，作为深度学习重要应用领域之一，自然语言处理也迎来了新的春天。通过使用预训练模型可以大大减少模型训练对数据的依赖，仅需要使用少量数据在下游任务中微调（Fine-tune），就可以获得效果非常优秀的模型。不过如果希望获得更好的效果，该怎么办呢？有人也许会说：多训练几个epoch嘛！ ...
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2020-06-26 18:01:07
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blog翻译。原blog：https://keon.github.io/deep-q-learning/ 强化学习 强化学习是一种允许你创造能从环境中交互学习的AI agent 的机器学习算法。就跟我们学习骑自行车一样，这种类型的AI通过试错来学习。如上图所示，大脑代表AI agent并在环境中活动 ...
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2020-06-26 01:13:31
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1. 先安装Python, 从官网 https://www.python.org/getit/ 下载Python 安装包，这里下载的 Python-3.6.0.tgz tar -xvf Python-3.6.0.tgz cd Python-3.6.0 ./configure --prefix=/sh ...
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2020-06-25 23:08:10
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问题背景 训练深度学习模型往往需要大规模的数据集，这些数据集往往无法直接一次性加载到计算机的内存中，通常需要分批加载。数据的I/O很可能成为训练深度网络模型的瓶颈，因此数据的读取速度对于大规模的数据集（几十G甚至上千G）是非常关键的。例如：https://discuss.pytorch.org/t/ ...
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2020-06-25 19:36:16
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最近在研究深度学习的论文，但是由于基础薄弱，所以下网上看了好多关于感知器的文章，总结如下： 我们先从最简单的单层感知机学起，单层感知机是一个多输入单输出的模型。 输入：x1, x2 权重：w1, w2 偏置：b 输出：y 为什么要f映射呢？ 我们知道f是激活函数，是非线性函数。 如果我们没有激活函数 ...
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2020-06-25 17:33:16
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1. 摘要 现有的基于深度学习的图像修补方法在损坏的图像上使用标准卷积网络，使用卷积滤波器响应以有效像素以及掩蔽孔中的替代值（通常为平均值）为条件。 这通常会导致诸如颜色差异和模糊等伪影。 后处理通常用于减少这些工件，但代价很高，可能会失败。 我们提出使用部分卷积，部分卷积指的是卷积只在图片的有效区 ...
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2020-06-25 14:04:25
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强化学习是近些年最火，最接近“真实情况”的深度学习方式。对比其他学习注重的是决策问题，通过智能体与周边环境的交互学会了如何能获得更多的奖励。 百度的paddle团队开源了强化学习PARL项目，该项目有几大特性： 在实际任务中尝试使用强化学习解决问题 快速调研下不同强化学习算法在同一个问题上的效果 搭 ...
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2020-06-25 11:57:15
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由于之前做的都是用深度学习做数据融合方面以及NLP方面的东西，虽然NLP做的不是很深入，但是基本用的都是深度学习那一套，都是处理时许序列和序列预训练。
[有一个综述类文章总结的多组学方面的方向](https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/78836... ...
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2020-06-24 21:41:44
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