机器学习根据其学习方式的不同，大致可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四大类。

自监督学习在分子表征学习中起着重要的作用，因为标记的分子数据通常在许多任务中受到限制，例如化学性质预测和虚拟筛选。然而，现有的分子预训练方法大多集中在分子数据的...

MVEB: Self-Supervised Learning With Multi-View Entropy Bottleneck

机器学习近年来的发展迅猛，许多领域都在不断产生新的突破。在监督学习和无监督学习之外，自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）作为...

线性回归是监督学习中最基础的算法之一，适用于线性关系的回归任务。虽然简单易用，但在面对复杂非线性问题时，通常需要使用更加复杂的模型或对数据进行预处理。

密集自监督学习方法旨在在像素或图块 Level 生成可分类的表示，而不是在图像 Level 。由于图像层面的自监督学习方法并不一定产生表达密集表示，因此这个领域...

在数据如潮的时代，机器学习分类如同一位贴心的向导，引领我们穿梭于信息的海洋。它让数据变得有序，让生活更加智能。从医疗诊断到日常购物，从智能助手到情感分析，分类技...

分子性质预测(MPP)在药物发现过程中起着至关重要的作用，为分子评价和筛选提供了有价值的见解。尽管深度学习在这一领域取得了许多进展，但它的成功往往取决于大量标记...

def __init__(self,restaurant_name, cuisine_type):

dog_class = type("Dog",(object,),{"role":dog})

预训练基础模型[1]用于自然语言和自然图像在历史上一直是计算密集型的，通常仅限于拥有大量资源的组织。然而，近期参数高效微调（PEFT）技术的进步，包括低秩适应（...

💥分类问题的典型应用场景如垃圾邮件识别就是一个2分类问题，使用相应的机器学习算法判定邮件属于垃圾邮件还是非垃圾邮件。如下图所示：

定量构效关系(QSAR)建模是加速药物发现和开发过程的关键因素。然而，药物发现中的数据集规模往往不足以开发准确可靠的QSAR预测因子。这是因为许多关键的分析既耗...

自监督学习通过设计自我预测任务，使模型能够在无标签数据上进行训练。常见的自监督学习方法包括：

机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个重要分支，通过算法和统计模型使计算机能够从数据中学习和做出决策。根据训练数据和学习任务的不同，机器学...

在机器学习领域，数据是驱动模型训练的核心资源。然而，获取大量带标签的数据往往是昂贵且耗时的过程。半监督学习（Semi-Supervised Learning, ...

在计算机视觉的征途中，多目标跟踪（MOT）扮演着至关重要的角色，尤其是在自动驾驶等前沿技术领域。然而，现有技术大多受限于特定领域的标注视频数据集，这不仅限制了模...

Vector-Symbolic Architecture for Event-Based Optical Flow

在现代生物学研究领域，可视化和理解组织和生物体内复杂结构的能力至关重要。经过组织透明化和特定结构染色后的光片显微镜 (LSM) 提供了一种高效、高对比度和超高分...

让我们一起动手完成一个项目，来快速上手 Rust！本章将介绍 Rust 中一些常用概念，并向您展示如何在实际项目中运用它们。您将会学到 let、match、方法...