深度学习
机器学习
Torch
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1月前来过
算法工程师
北京全职 · 500/日 · 10875/月信用正常
工作时间: 工作日20:00-22:00、周末14:00-23:00工作地点:
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个人介绍
接受深度学习方面的各种模型训练（自己有GPU资源），价格面议。
1、研究方向：深度学习、迁移学习、神经网络结构搜索、知识图谱、小样本学习、PHM及工业故障诊断（振动信号）
2、编程语言：熟练使用python
3、深度学习框架：熟练使用keras、pytorch，熟悉tensorflow
4、算法：掌握常见的机器学习算法、深度学习算法（主要CNN、RNN、Transformer），熟悉图像分类、迁移学习、domain adaptation、故障诊断（轴承、齿轮得振动信号）、知识图谱、小样本学习等领域。
1、研究方向：深度学习、迁移学习、神经网络结构搜索、知识图谱、小样本学习、PHM及工业故障诊断（振动信号）
2、编程语言：熟练使用python
3、深度学习框架：熟练使用keras、pytorch，熟悉tensorflow
4、算法：掌握常见的机器学习算法、深度学习算法（主要CNN、RNN、Transformer），熟悉图像分类、迁移学习、domain adaptation、故障诊断（轴承、齿轮得振动信号）、知识图谱、小样本学习等领域。
工作经历
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教育经历
2016-09-01 - 2021-06-01中国科学院大学计算机应用技术博士
研究方向：深度学习、迁移学习、故障诊断
技能
作品
这个网页展示了我的一些作品，包括以往的论文工作、github项目介绍等等，随时会有更新，欢迎打开网页查看：https://lixudong.ink/show/
02023-04-30 16:04
想要生成星系的图片，但没有这样的公开数据集，所以我自己从网上爬取了一些星系的图片，经过筛选与处理，最后得到了600多张图片。使用全卷积网络（FCN）作为编码器，解码器结构与之对称。全卷积网络没有池化层，池化层使用带步长的卷积代替。
02023-05-03 06:46
针对人工设计网络耗时、低效的问题，提出了一种神经网络结构搜索方法，用于解决一般的分类任务。使用 one-shot 方法在分类问题上进行网络结构搜索，训练出来的 one-shot 模型可以预测搜索空间里子网络的性能，具有一定的排序能力。
02023-05-03 06:48
