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【机器学习笔记】基于树模型内置的“基尼/增益”重要性。比较 Random Forest 与 XGBoost 在 feature_importances_ 上差异的原因与含义。
【机器学习笔记】基于树模型内置的“基尼/增益”重要性。比较 Random Forest 与 XGBoost 在 feature_importances_ 上差异的原因与含义。原创 2025-08-06 09:00:00 · 1017 阅读 · 0 评论 -
【机器学习|随机森林】使用 LIME（局部可解释模型）来评估各波段对随机森林分类结果的贡献，并将全局重要性（局部解释权重的平均绝对值）绘制条形图并保存。（二）
【机器学习|随机森林】使用 LIME（局部可解释模型）来评估各波段对随机森林分类结果的贡献，并将全局重要性（局部解释权重的平均绝对值）绘制条形图并保存。（二）原创 2025-08-06 07:30:00 · 1108 阅读 · 0 评论 -
【深度学习|DenseNet-121预训练模型】基于Pytorch的DenseNet-121模型的加载预训练权重、预训练模型的工作原理、参数及其应用。你了解多少？附代码。（一）
【深度学习|DenseNet-121预训练模型】基于Pytorch的DenseNet-121模型的加载预训练权重、预训练模型的工作原理、参数及其应用。你了解多少？附代码。（一）原创 2025-08-06 13:15:00 · 1503 阅读 · 0 评论 -
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【视觉分割新SOTA】一种最先进的图像分割模型！Meta 的 FAIR 实验室发布的Segment Anything Model (SAM)，学习笔记！原创 2025-08-06 13:49:00 · 987 阅读 · 0 评论 -
【深度学习语义分割】U型网络UNet和双边语义分割网络BiSeNet哪种在滑坡分割中更有优势？为什么？你会如何选择？
【深度学习语义分割】U型网络UNet和双边语义分割网络BiSeNet哪种在滑坡分割中更有优势？为什么？你会如何选择？原创 2025-08-06 07:30:00 · 1287 阅读 · 0 评论 -
【深度学习|语义分割之UNet】继承自 PyTorch 的 nn.Module的UNet——基于编码器-解码器结构的语义分割任务的卷积神经网络。附代码及解读。
【深度学习|语义分割之UNet】继承自 PyTorch 的 nn.Module的UNet——基于编码器-解码器结构的语义分割任务的卷积神经网络。附代码及解读。原创 2025-08-06 13:30:00 · 1009 阅读 · 0 评论 -
【损失函数】Loss Function——衡量模型预测结果与真实标签之间差距的函数！！
【损失函数】学习笔记原创 2025-08-06 14:00:00 · 1461 阅读 · 0 评论 -
【深度学习公开数据集】想学深度学习的宝子们往这儿看啦！提供最全的公开数据集地址和介绍
【深度学习公开数据集】学习笔记原创 2025-08-06 18:06:47 · 1546 阅读 · 0 评论 -
【集成学习|Bagging、Boosting 和 Stacking】三种常见的集成学习算法的联系与区别？以及如何实现？附代码学习
【集成学习|Bagging、Boosting 和 Stacking】学习笔记！原创 2025-08-06 14:00:00 · 2429 阅读 · 0 评论 -
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【论文解读|SAM模型应用于遥感影像】突破边界与一致性：SAM模型革新遥感影像语义分割原创 2025-08-06 13:30:00 · 1591 阅读 · 0 评论 -
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【深度学习模型复杂度评估指标】深度学习模型性能和效率的评估指标都有哪些？如何计算？！原创 2025-08-06 21:45:13 · 2663 阅读 · 0 评论 -
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【深度学习|语义分割之UNet】如何使用ResNet50 作为 U-Net 网络的骨干网络（backbone）并使用预训练的 ResNet50 模型。附代码及解读。
【深度学习|语义分割之UNet】如何使用ResNet50 作为 U-Net 网络的骨干网络（backbone）并使用预训练的 ResNet50 模型。附代码及解读。原创 2025-08-06 07:30:00 · 2277 阅读 · 0 评论 -
【视觉分割新SOTA】一种最先进的图像分割模型！Segment Anything Model (SAM)如何使用？附代码和解释。
【视觉分割新SOTA】一种最先进的图像分割模型！Segment Anything Model (SAM)如何使用？附代码和解释。原创 2025-08-06 11:00:00 · 1588 阅读 · 0 评论 -
【深度学习|DenseNet-121预训练模型】基于Pytorch的DenseNet-121模型的加载预训练权重、预训练模型的工作原理、参数及其应用。你了解多少？附代码。（三）
【深度学习|DenseNet-121预训练模型】基于Pytorch的DenseNet-121模型的加载预训练权重、预训练模型的工作原理、参数及其应用。你了解多少？附代码。（三）原创 2025-08-06 07:15:00 · 1572 阅读 · 0 评论 -
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【深度学习|语义分割之FCN8s】FCN8s语义分割任务的卷积神经网络——基于 ResNet50 的像素级别的预测，并使用ResNet50在ImageNet数据集上训练的参数作为预训练。附代码。
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【生成对抗网络GAN】最全的关于生成对抗网络Generative Adversarial Networks，GAN的介绍！！
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【深度学习|语义分割之BiSeNet】BiSeNet（Bilateral Segmentation Network）系列模型的发展与区别。附代码及解读。
【深度学习|语义分割之BiSeNet】BiSeNet（Bilateral Segmentation Network）系列模型的发展与区别。附代码及解读。原创 2025-08-06 13:30:00 · 1080 阅读 · 0 评论 -
【深度学习|语义分割之BiSeNet】BiSeNet（Bilateral Segmentation Network）系列模型的发展与区别——BiSeNet v1。附代码及解读。
【深度学习|语义分割之BiSeNet】BiSeNet（Bilateral Segmentation Network）系列模型的发展与区别——BiSeNet v1。附代码及解读。原创 2025-08-06 07:30:00 · 998 阅读 · 0 评论 -
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Hopfield 网络 (HN)学习笔记！原创 2025-08-06 07:30:00 · 1923 阅读 · 0 评论 -
【深度学习基础模型】轻量级实时语义分割经典之作BiSeNet！Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation!
【深度学习基础模型】轻量级实时语义分割经典之作BiSeNet！Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation!原创 2025-08-06 07:30:00 · 1399 阅读 · 0 评论 -
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【深度学习基础模型】深度残差网络（Deep Residual Networks, DRN）详细理解并附实现代码。
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【深度学习基础模型】递归神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN) 详细理解并附实现代码。
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【深度学习基础】普通卷积和深度可分离卷积有哪些联系和区别？深度可分离卷积一般都有哪些应用呢？
【深度学习基础】普通卷积和深度可分离卷积有哪些联系和区别？深度可分离卷积一般都有哪些应用呢？原创 2025-08-06 13:30:00 · 980 阅读 · 0 评论 -
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【深度学习基础模型】深度卷积逆图形网络（Deep Convolutional Inverse Graphics Networks, DCIGN）详细理解并附实现代码。
深度卷积逆图形网络（Deep Convolutional Inverse Graphics Networks, DCIGN）学习笔记！原创 2025-08-06 07:00:00 · 1487 阅读 · 0 评论 -
【深度学习基础模型】反卷积神经网络（Deconvolutional Networks, DN）详细理解并附实现代码。
反卷积神经网络（Deconvolutional Networks, DN）学习笔记！原创 2025-08-06 14:00:00 · 2207 阅读 · 0 评论 -
【深度学习基础模型】去噪自编码器 (Denoising Autoencoders, DAE)详细理解并附实现代码。
去噪自编码器 (Denoising Autoencoders, DAE)学习笔记！原创 2025-08-06 13:30:00 · 4717 阅读 · 0 评论 -
【深度学习基础模型】可微分神经计算机（Differentiable Neural Computers, DNC）详细理解并附实现代码。
可微分神经计算机（Differentiable Neural Computers, DNC）学习笔记！原创 2025-08-06 07:30:00 · 801 阅读 · 0 评论 -
【深度学习基础模型】胶囊网络（Capsule Networks, CapsNet）详细理解并附实现代码。
胶囊网络（Capsule Networks, CapsNet）学习笔记！原创 2025-08-06 13:30:00 · 1290 阅读 · 0 评论 -
【深度学习基础模型】Kohonen网络（Kohonen Networks, KN）详细理解并附实现代码。
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【深度学习基础模型】Autoencoders (AE) 详细理解并附实现代码。
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【深度学习基础|FFN】Feed-Forward Neural Network（前馈神经网络）模型最简单的深度学习模型，你知道如何实现吗？附 PyTorch实现代码及解释。
【深度学习基础|FFN】Feed-Forward Neural Network（前馈神经网络）模型最简单的深度学习模型，你知道如何实现吗？附 PyTorch实现代码及解释。原创 2025-08-06 20:04:28 · 1004 阅读 · 0 评论 -
【深度学习基础模型】玻尔兹曼机BM|受限玻尔兹曼机RBM|深度置信网络DBN详细理解并附实现代码。
玻尔兹曼机BM|受限玻尔兹曼机RBM|深度置信网络DBN，学习笔记！原创 2025-08-06 14:00:00 · 1328 阅读 · 0 评论 -
【深度学习基础模型】液态状态机（Liquid State Machines, LSM）详细理解并附实现代码。
液态状态机（Liquid State Machines, LSM）原创 2025-08-06 13:30:00 · 3368 阅读 · 0 评论