一个不会深度学习的人的笔记

白天 夜间 首页 下载 阅读记录
  我的书签   添加书签   移除书签

坐标上升法

浏览 119 扫码 分享 2023-11-24 00:18:13
  • 一句话概述
  • 一些例子

    一句话概述

    每次更新函数中的一维,通过多次迭代的方式优化函数。

    一些例子

    CSDN博客

    若有收获,就点个赞吧

    0 人点赞

    上一篇:
    下一篇:
    • 书签
    • 添加书签 移除书签
    • Rotary Positional Embedding
    • 本地查看服务器的tensorboard
    • diffusion model系列论文解读
    • DAB-DETR代码解读
    • 目标检测之DETR系列改进论文解读
    • OCGNN论文阅读
    • Unleashing the Power of Contrastive Self-Supervised Visual Models via Contrast-Regularized Fine-Tuning论文解读
    • DKD论文阅读
    • 变分推断
    • 坐标上升法
    • SwAV论文解读
    • Sinkhorn算法简介与推导
    • Swin-T代码解读
    • torch分布式训练
    • Multiprocessing包的使用
    • Multiprocessing包的使用之Barrier
    • 使用yaml文件更改训练参数
    • HDF5-创建自己的数据集
    暂无相关搜索结果!

      让时间为你证明

      展开/收起文章目录

      分享,让知识传承更久远

      文章二维码

      手机扫一扫,轻松掌上读

      文档下载

      请下载您需要的格式的文档,随时随地,享受汲取知识的乐趣!
      PDF文档 EPUB文档 MOBI文档

      书签列表

        阅读记录

        阅读进度: 0.00% ( 0/0 ) 重置阅读进度

          思维导图备注