随着遥感仪器性能的不断发展，我们所能获取的遥感图像数量激增，且光谱特征维数不断增加，有必要利用机器学习对图像进行自动处理。

本文概述了机器学习的主要方法及其在遥感影像的主要应用方向，并通过应用实例说明深度学习模型可以不断提高检测精度，解决传统机器学习难以解决的一些问题，带动遥感应用模式的创新。

【导读】：本文从unet的算法原理到模型代码，详细介绍了unet的模型框架以及如何使用已有的unet项目代码（pytorch实现）训练基于unet的显微镜细胞图像分割模型；保姆级的模型训练教程，即使无任何项目经验，按照文中步骤也可将模型跑通。文末附项目代码链接和手动翻译中文unet论文获取方式。

在训练Diffusion模型时，我们可以遵循怎样的阶段？这篇文章里，作者围绕训练Diffusion的过程、应用Diffusion模型阶段等内容做了梳理和讲解，不妨来看一下。

高斯噪声：是一种符合正态分布的随机噪声。

一、训练Diffusion全过程

天眼查财产线索信息显示，近日，北京百度网讯科技有限公司申请的“图像生成模型的构建方法、图像生成方法及其装置”专利公布。

摘要显示，本专利涉及图像处理领域，尤其涉及人工智能领域。具体实现方案为：获取样本图像以及样本图像对应的样本提示词；基于第一预处理网络对样本图像进行处理，得到样本图像对应的控制条件和目标潜在空间编码；基于第二预处理网络将样本提示词转换为文本向量；将目标潜在空间编码、文本向量和控制条件作为待训练的UNet网络的输入，结合UNet网络输出的噪声分布对UNet网络进行训练，得到训练好的目标UNet网络；基于第一预处理网络、第二预处理网络、目标UNet网络和解码器构建图像生成模型。

BEIJING, Feb. 14 (Xinhua) -- China stands ready to work with other Asian countries and the international community to continuously move forward the international Olympic cause and make greater contributions to the building of a community with a shared future for mankind, a Chinese foreign ministry spokesperson said on Friday.

MUNICH, Germany, Feb. 15 (Xinhua) -- Chinese Foreign Minister Wang Yi on Friday met here with Friedrich Merz, chairman of Germany's Christian Democratic Union (CDU), on the sidelines of the Munich Security Conference.

反向传播算法自四十年前问世以来一直作为深度学习的基石，然而仍然面临两项关键技术挑战：首先由于必须存储中间激活值用于梯度计算，导致内存消耗显著；其次其本质上的顺序计算特性严重限制了模型在分布式多GPU环境下的并行扩展能力。近期牛津大学、Mila研究所与Google DeepMind的研究团队联合提出了一种名为NoProp的创新方法。该研究成果表明，图像分类模型的训练可以完全不依赖任何形式的全局前向或反向传播过程。NoProp的核心技术基于扩散模型的概念，通过训练网络的每一层

MUNICH, Germany, Feb. 15 (Xinhua) -- Chinese Foreign Minister Wang Yi on Saturday expressed China's willingness to promote more achievements in various fields of China-Brazil cooperation.

排序流程包括离线排序和在线排序：

离线排序

读取前天（第 T - 2 天）之前的用户行为数据作为训练集，对离线模型进行训练；训练完成后，读取昨天（第 T - 1 天）的用户行为数据作为验证集进行预测，根据预测结果对离线模型进行评估；若评估通过，当天（第 T 天）即可将离线模型更新到定时任务中，定时执行预测任务；明天（第 T + 1 天）就能根据今天的用户行为数据来观察更新后离线模型的预测效果。（注意：数据生产有一天时间差，第 T 天生成第 T - 1 天的数据）

算法和算法框架是机器学习非常重要的两个因素，算法就是诸如LR、GBDT、DNN、DeepFM这样的实际解决某个数学问题的公示实现。算法框架指的是计算框架，计算框架可以让算法执行更高效，比如最早玩深度学习的人都用过Theano，基于Theano去开发算法很困难，后来有了PyTorch和TensorFlow，让基于深度学习的算法开发更方便。

最近看了很多文章也参加了很多讨论，分享下我的看法。目前看上来，业内做框架的看上去更吃香，特别是在大公司。但是这个现状跟我自己的看法有些出入。