Experiência impressionante da experiência do aprendizado
Este repositório não apenas contém experiência sobre parâmetros Finetune, mas também outras experiências em prática, como o modelo de conjunto de modelos (reforço, ensacamento e empilhamento) em Kaggle ou outras competições.
Bem -vindo solicitação de puxão!
Em geral
- Minha rede neural não está funcionando! O que devo fazer?
- Williamfalcon/Deeprlhacks: Hacks for Training RL Systems da lição de John Schulman no Deep RL Bootcamp (agosto de 2017)
- Uma breve discussão sobre o problema de eficiência do código na aprendizagem profunda
Curso
- Como ganhar uma competição de ciência de dados: aprenda com os principais kagglers | Coursera
Empilhamento e reforço e conjunto
- Visão geral dos métodos de fusão do modelo | Coluna Zhihu
- Como entrar nos 10% melhores no primeiro jogo de Kaggle | Wille
- Introdução ao conjunto/empilhamento em Python | Kaggle
- Um artigo para entender o aprendizado integrado (com os recursos de aprendizagem) | Dados thu
Pesquisa hiper-parâmetro
- Scikit-Learn Hyperparameter Pesquisar invólucro | Documentação da API da Skopt
Gan
- Revisão generativa da rede adversária: da arquitetura às habilidades de treinamento, basta ler este artigo | Coração de máquina [inglês original]
Visão computacional
Classificação da imagem
- [CVPR 2017] Redes de aperto e excitação (vencedor do ILSVRC 2017) no CVPR2017
- Coluna | MomentA explica a arquitetura do campeonato de 2017 Senet
- [Fair 2017] SGD de Minibatch Exconte
- Monitor de espécies invasivas de Kaggle Competição: Visão geral da solução do 3º lugar
Classificação de vários rótulos
- Kaggle Amazon Championship Entrevista: Usando a relevância da tag para lidar com questões de classificação | Lei Feng.com
Detecção
- Competição Médica da AI Tianchi A IA da 1ª temporada de Yiyuan Intelligent_HKBU Solução Rank7 (incluindo código) [Código]
Descrição do filme
- [LSMDC 2016] 1º Lugar: Descrição do vídeo Combinando forte representação e uma abordagem simples do vizinho mais próximo. Gil Levi, Dotan Kaufman, Lior Wolf (Universidade de Tel Aviv), Tal Hassner (Universidade do Sul da Califórnia) [slides]
Anotação e recuperação de filmes
- [LSMDC 2016] 1º lugar: legendamento de vídeo e modelos de recuperação com atenção semântica. Youngjae Yu, Hyungjin KO, Jongwook Choi, Gunhee Kim (Universidade Nacional de Seul) [slides]
- [LSMDC 2016] 2º lugar: Descrição do vídeo combinando uma forte representação e uma abordagem simples do vizinho mais próximo. Gil Levi, Dotan Kaufman, Lior Wolf (Universidade de Tel Aviv), Tal Hassner (Universidade do Sul da Califórnia)
Filme preenchido em branco
[LSMDC 2016] 1º lugar: legendamento de vídeo e modelos de recuperação com atenção semântica. Youngjae Yu, Hyungjin KO, Jongwook Choi, Gunhee Kim (Universidade Nacional de Seul)
[LSMDC 2016] 2º lugar: Preencha o vídeo em branco com a fusão LSTMS. Amir Mazaheri, Dong Zhang, Mubarak Shah (Universidade da Flórida Central)
Discurso
- 10686 Uma experiência de ajuste de parâmetros CTC-RNN | Coluna Zhihu
Engenharia de recursos
Milhares de martelos e esculpidos nas montanhas profundas: vamos falar sobre as melhores práticas de engenharia de recursos | Big Data Diversos
PlantsGo/Listagem de aluguel Inquiriados: Kaggle: Two Sigma Connect: Listagem de aluguel Inquéritos-top1
