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    • 1.在某一个研究方向下,有哪些算法模型可以用?不同算法之间效果对比如何?
    • 2.在某一个研究方向下,到底有哪些论文,模型是可以用的?
    • 3.在某一个研究方向下,目前效果最好的算法是哪个?
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    • 5.深度学习算法模型中,有哪些方法?有哪些结构?
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          • 下面是一些库,对应的数据集,子任务,最多实现的论文(该部分不算重要)
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接触新方向需要了解的内容

1.在某一个研究方向下,有哪些算法模型可以用?不同算法之间效果对比如何?

2.在某一个研究方向下,到底有哪些论文,模型是可以用的?

3.在某一个研究方向下,目前效果最好的算法是哪个?

4.在某一个研究方向下,有哪些数据集可以选择?从哪儿下载

5.深度学习算法模型中,有哪些方法?有哪些结构?

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第一个模块

在不同的深度学习任务中,目前最优的算法有哪些,然后他对应的文章在哪里,代码怎么写
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细致讲解

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这个字眼表明他最好的模型水平表现是什么样子

将深度学习分为不同方向

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在大类方向里,会去分为一些更细小的具体研究方向

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可以看到目前有多少个论文是带代码的,也显示出了当前的研究热门方向
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点进去之后可以看到关于该研究方向的定义,这个定义很准确

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下面是不同模型的基准
趋势 数据集 对应数据集最好的模型 对应论文 代码
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点进去看一下,点击最好的模型

这里可以进行横纵坐标的选择,从百分正确率变成参数
这里的参数是很有意义的,针对不同的一些任务场景有的一些衡量指标
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针对所有模型,模型没有使用额外的训练数据集(只是单纯在该模型上训练),模型使用额外的训练数据集(使用了其他模型)
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过滤器,不用条件对应哪些模型
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下面是排名,点击paper可以跳到对应的文章,result是他的一些结果
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下面是一些库,对应的数据集,子任务,最多实现的论文(该部分不算重要)

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第二个模块

讲解在不同的深度学习方向当中,数据集有哪些
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用旁白的选项可以进行过滤
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第三个模块

在深度学习当中,方法有哪些。讲解了不同的方法对应的代码怎么写

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机器学习的一些组件,第一个是通用的
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这里可以看文章和看代码
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本网站可以调研或者找模型或者学习深度学习的基础框架,或者某个方法的具体实现都很方便

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