Nooverfit.com recives any estimated n/a unique visitors and n/a unique page views per day. Revenue gained from these much visits may be n/a per day from various advertising sources. The estimated worth of site is n/a.
- Website Age
n/a
- Alexa Rank no-data
- Country
Hong Kong
- IP Address
45.113.121.145
google ads
HTML SIZE INFORMATION
Text / Code Ratio
20.85 %
nooverfit.com has a website text/code ratio of 20.85 %. Search engine crawlers tend to not pick up pages with inadequate content.
IMPORTANT HTML TAGS AND COUNTS
Titles
H1
No |
Text |
1 |
David 9的博客 — 不怕"过拟合" |
H2
No |
Text |
1 |
近期文ç« |
2 |
分享到 |
3 |
近期评论 |
4 |
分类目录 |
5 |
文章归档 |
6 |
量子卷积神经网络qcnn,tensorflow quantum(tfq)和近期量子计算的疑问总结和例子,david 9量子计算系列#2 |
7 |
“数据增强式”自监督的未来和下一个阶段,深入了解自监督学习#3 |
8 |
贝叶斯神经网络(bnn)靠谱吗?bnn的基本思想, 它的未来在哪里? |
9 |
模型”遗忘”的启迪:machine unlearning(forgetting),“主动遗忘”和“彻底遗忘”,长时记忆与短时记忆,多伦多大学向量学院,sısa |
10 |
“去端到端”化和复杂loss:梯度隔离的分层神经网络模型greedy ınfomax(gım),深入了解自监督学习#2,ınfonce loss及其对分层脉冲神经网络的启发 |
11 |
更高级的认知是“感知”问题吗?意识先验(consciousness prior),正演模型(forward model), 对比学习(contrastive learning), “系统2”的认知问题, aaaı2020主题演讲精要(二) |
12 |
为什么hinton说cnn是“垃圾”?胶囊神经网络的未来:堆叠胶囊自编码器(stacked capsule autoencoders),aaaı2020主题演讲精要(一) |
13 |
文章导航 |
Text Styling
- STRONG97
- B0
- EM5
- I0
- U0
- CITE0
STRONG
No |
Text |
1 |
想要快速答疑, |
2 |
可加David 9的个人微信: |
3 |
TFQ和Cirq的关系和架构 |
4 |
TFQ(TensorFlow Quantum) |
5 |
Cirq (2) |
6 |
TensorFlow (2) |
7 |
线路(Circuits) |
8 |
量子线路(Circuits) |
9 |
经典深度学习(机器学习)的信息 |
10 |
下图蓝框部分 |
11 |
去纠ç¼ |
12 |
NISQ和Cluster State 是什么意思? |
13 |
NISQ |
14 |
Cluster State |
15 |
量子叠加态 |
16 |
量子纠缠态 |
17 |
叠åŠ |
18 |
纠ç¼ |
19 |
有监督学ä¹ |
20 |
半监督 |
21 |
“更高明的”(包含人类先验的)方式 |
22 |
更复杂的(加入人类先验的)loss |
23 |
“数据增强”方法 |
24 |
“数据增强式”自监督。 |
25 |
“数据增强式”自监督 |
26 |
...阅读更多...加入David9的星球群阅读所有文章: 展开全文 加入David9的星球群,获得通行密码 , 阅读全文 (2) |
27 |
加入David9的星球群,获得通行密码 , 阅读全文 (3) |
28 |
先验 |
29 |
后验 |
30 |
选用的“望远镜”就是“先验” |
31 |
“记录数据”的过程就是“后验” |
32 |
先验(望远镜) |
33 |
后验估计(观测者记录) |
34 |
神经网络 |
35 |
“先验” (2) |
36 |
网络架构 |
37 |
网络组件 |
38 |
loss函数 |
39 |
“后验”估计 |
40 |
。 |
41 |
BNN |
42 |
“记忆” |
43 |
“遗忘” |
44 |
“主动遗忘” |
45 |
“彻底遗忘” |
46 |
彻底遗忘 |
47 |
SISA |
48 |
某个训练数据从对神经网络影响中剔除。SISA方法 |
49 |
Sharding |
50 |
Isolation |
51 |
Slicing |
52 |
Aggregation |
53 |
分片 |
54 |
隔离 |
55 |
端到端 (2) |
56 |
对整体进行反向传播 |
57 |
分布式 |
58 |
边缘计算 |
59 |
大脑和皮肤不是直接共享信息 |
60 |
绿色兴奋区域(active zone |
61 |
active zone |
62 |
“因果推理” |
63 |
“长期计划” |
64 |
“抽象想象” |
65 |
“知识提炼和探索” |
66 |
“系统2″的认知(System 2 Processing) |
67 |
“快速直觉” |
68 |
CNN |
69 |
System 2 (2) |
70 |
“慢” |
71 |
“高层” |
72 |
“人工感知” |
73 |
可以工作的智能系统建成 |
74 |
人类认知的理论探讨 |
75 |
更高级“感知”的假设和实现细节。 |
76 |
自监督学习(self-supervised learning) |
77 |
对比学习(Contrastive Learning) |
78 |
隐变量基于能量模型(latent variable energy-based models) |
79 |
我们在预测和行动前,早就在大脑中存了类似“缓存”的东西(心理期望),拿着...阅读更多...加入David9的星球群阅读所有文章: 展开全文 加入David9的星球群,获得通行密码 , 阅读全文 |
80 |
人工感知 |
81 |
大脑 |
82 |
“飞机” |
83 |
否定了之前的所有的胶囊网络方法 |
84 |
Stacked Capsule Autoencoders(堆叠胶囊自编码器) |
85 |
为什么现在的CNN模型都是“垃圾” |
86 |
不变性(Invariance) |
87 |
等价性(Equivariance) |
88 |
处理图像方法太怪异 |
89 |
“巧合对比”概念。 |
EM
No |
Text |
1 |
System 2 Processing |
2 |
System 2 (2) |
3 |
优化方法 |
4 |
硬件技术 |
LINK ANALYSIS
Total Link Count: 209
Internal Link Count
: 181
No |
Text |
Type |
1 |
David 9的博客 — 不怕"过拟合" |
text |
2 |
- |
image |
3 |
- |
empty |
4 |
量子卷积神经网络QCNN,TensorFlow Quantum(TFQ)和近期量子计算的疑问总结和例子,David 9量子计算系列#2 |
text |
5 |
“数据增强式”自监督的未来和下一个阶段,深入了解自监督学习#3 |
text |
6 |
贝叶斯神经网络(BNN)靠谱吗?BNN的基本思想, 它的未来在哪里? |
text |
7 |
“去端到端”化和复杂loss:梯度隔离的分层神经网络模型Greedy InfoMax(GIM),深入了解自监督学习#2,InfoNCE loss及其对分层脉冲神经网络的启发 |
text |
8 |
模型”遗忘”的启迪:Machine Unlearning(Forgetting),“主动遗忘”和“彻底遗忘”,长时记忆与短时记忆,多伦多大学向量学院,SISA |
text |
9 |
AR版“神笔马良”:从单张2D图片建立3D人物运动模型,华盛顿大学与Facebook 3D重建 cvpr2019 |
text |
10 |
keras 手把手入门#1-MNIST手写数字识别 深度学习实战闪电入门 |
text |
11 |
keras 手把手入门#1-MNIST手写数字识别 深度学习实战闪电入门 |
text |
12 |
谷歌大脑的“世界模型”(World Models)与基因学的一些思考,MDN-RNN与Evolution Strategies结合的初体验与源码 |
text |
13 |
谷歌大脑的“世界模型”(World Models)与基因学的一些思考,MDN-RNN与Evolution Strategies结合的初体验与源码 |
text |
14 |
3D重建 |
text |
15 |
AAAI |
text |
16 |
CNN |
text |
17 |
CVPR |
text |
18 |
GAN |
text |
19 |
ICLR |
text |
20 |
ICML |
text |
21 |
KDD |
text |
22 |
Keras |
text |
23 |
NIPS |
text |
24 |
NLP |
text |
25 |
pytorch |
text |
26 |
RNN |
text |
27 |
tensorboard |
text |
28 |
TensorFlow |
text |
29 |
variational inference |
text |
30 |
业界 |
text |
31 |
前沿 |
text |
32 |
可视化 |
text |
33 |
哲学 |
text |
34 |
增强学ä¹ |
text |
35 |
学术 |
text |
36 |
实战 |
text |
37 |
工具 |
text |
38 |
无监督 |
text |
39 |
机器视觉 |
text |
40 |
概览 |
text |
41 |
生成模型 |
text |
42 |
神经网络 |
text |
43 |
算法 |
text |
44 |
自监督 |
text |
45 |
迁移学ä¹ |
text |
46 |
遗传算法 |
text |
47 |
量子计算 |
text |
48 |
集成学ä¹ |
text |
49 |
9 |
text |
50 |
15 |
text |
External Link Count
: 28
No |
Text |
Type |
1 |
Cirq |
text |
2 |
TensorFlow |
text |
3 |
TensorFlow |
text |
4 |
Cirq |
text |
5 |
常见门逻辑 |
text |
6 |
线路(Circuits)设计 |
text |
7 |
谓量子叠加态就是一个量子能在同一时间处于两种不同属性0和1的状态,而对于经典物理中,一个粒子只能处于一种状态,如要么左旋,要么右旋。所谓量子纠缠态,简单来说,就是满足一定条件的情况下一个量子的行为将会影响到另一个量子的状态。即其中一个量子被操作改变而发生状态变化时,比如进行量子观测时,一个量子被观测为左旋。则另一个量子其状态立即发生相应的状态变化。而两个量子之间不存在一定相同或者相反的绝对规则。因此两个被纠缠的粒子可以是状态相同,也可以是状态相反 |
text |
8 |
加入David9的星球群,获得通行密码 , |
text |
9 |
阅读全文 |
text |
10 |
贝叶斯理论中 |
text |
11 |
科学家曾经在软体动物身上做实验,把一部分A个体的RNA移植到B, 从而B拥有了A的行为记忆 |
text |
12 |
对整体进行反向传播 |
text |
13 |
Hinton等人 |
text |
14 |
Hinton等人 |
text |
15 |
Yoshua Bengio和Gary Marcus的AI辩论 |
text |
16 |
Yoshua Bengio等神经网络拥护者 |
text |
17 |
加入David9的星球群,获得通行密码 , |
text |
18 |
阅读全文 |
text |
19 |
Geoff Hinton等人 |
text |
20 |
Hinton |
text |
21 |
CNN模型 |
text |
22 |
CNN |
text |
23 |
CNN |
text |
24 |
CNN |
text |
25 |
CNN |
text |
26 |
加入David9的星球群,获得通行密码 , |
text |
27 |
阅读全文 |
text |
28 |
自豪地采用WordPress |
text |
Nofollow Link Count
: 0
Title Link Count
: 0
WEBSITE SERVER INFORMATION
- Service Provider (ISP)
- PDRHK
- Hosted IP Address
- 45.113.121.145
- Hosted Country
Hong Kong
- Host Region
- Central and Western District , Central
- Latitude and Longitude
- 22.2909 : 114.15