怎么找公开数据集(论文所用的数据集哪里找)
大家好，关于怎么找公开数据集很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于论文所用的数据集哪里找的知识，希望对各位有所帮助！
自己学习深度学习时,有哪些途径寻找数据集
如果用现有的深度学习去实现这一点，那就需要大量的事故数据，但这方面的数据供给非常有限，而采集数据又难度很大。首先，没有人能够准确预测何时何地会发生何种事故，因此无法系统地提前部署以采集真实事故数据；其次，从法律上来说我们不能靠人为制造事故来采集数据；第三，也无法模拟数据，因为事故更多涉及实时的传感以及与物理世界的互动，模拟出来的数据与真实数据差距很大，这从 DARPA机器人挑战赛就能看出来；最后，像 AlphaGo那样，在规则定义明确的简单环境下自行创造大量训练数据的方式，在复杂的真实环境中难以发挥作用。
如果遇到数据量不足的情况，同时又很难通过之前那些行之有效的方式去增加数据供给，那就无法发挥出深度学习的优势。而更重要的是，我们还会遇到数据类型不一样的问题，物理世界中是不同传感器获取的实时数据流，而现在深度学习在信息世界中的应用，比如说图像识别，使用的数据都是基于图片的数据点，而非数据流，所以这也是将深度学习现有的成功延伸到真实物理世界应用的一个底层障碍。
基于这个原因，Demiurge专注于开发一种系统方法从源头解决真实世界诸多领域中数据量严重不足的问题——既然很难有效增加数据供给，为何不设法大幅降低对数据的需求？
降低对数据量的需求、实现小样本学习甚至 one-shot learning，是目前深度学习研究中的关键问题，Yann LeCun、 Yoshua Bengio等深度学习专家也多次在演讲中提到解决深度学习中 one-shot learning问题的重要性。
在今年斯德哥尔摩的全球机器人顶级学术会议 ICRA上，Bragi在 Industry Forum演讲中介绍了 Demiurge的方法，从神经科学里寻找关键线索，「比起深度学习的点神经元，生物神经元所擅长的是从多模的实时数据流中提取多维度的时空信息来实现 one-shot learning，这是现有的深度学习很难做到的。生物神经元不仅能够做这种特征提取，而且是以一种非常高效的方式，效果和效率都很出色。」
深度神经网络的确从神经科学领域的研究中获取了一些灵感，但其工作原理与人脑截然不同（诚然，我们对大脑的工作原理还没有弄清楚），Yann LeCun表示，他最不喜欢的对深度学习的定义就是「它像我们的大脑」，谷歌 Jeff Dean认为深度神经网络是对大脑神经网络的简单抽象，并非是模拟人类神经元如何工作。神经科学专注的点包括计算的细节实现，还有对神经编码以及神经回路的研究。然而，在机器学习领域，人工神经网络则倾向于避免出现这些，而是往往使用简单和相对统一的初始结构，以支持成本函数（cost funcion）的蛮力最优化。
Bragi从历史的角度分析了深度学习和神经科学的关系，「现在的深度学习从神经科学中获得的灵感非常有限，这是因为深度学习的理论基础是上世纪 80年代基本定型的，那时之前的神经科学也发展比较慢，无法为深度学习提供更多灵感。而从 80年代至今，神经科学的发展速度远远超过了之前，过去 30年产生的神经科学知识是 80年代以前的 46倍，而且现在每年神经科学获得新发现的速度是 80年代以前的 100倍。所以，对于深度学习来说，如今的神经科学已经是一个非常巨大的宝库，为提升现有深度学习的学习能力提供重要线索。」
Bragi表示，越来越多的深度学习专家开始研究如何从神经科学中获取更多的线索，「 Yoshua Bengio做的非常前沿，一方面研究深度学习的反向传播算法在生物神经元上是如何实现的，另一方面研究生物神经元的 STDP学习算法如何提升现有的深度神经网络的学习能力。位于深度学习与神经科学交汇的最前沿，我们很深刻地体会到现在正在发生着的转型，从深度学习和神经科学没有太大关系的这一代（深度学习1.0），过度到深度学习重新从神经科学获得重要启发的下一代
honston数据集怎么下载
Houston数据集的下载方式需根据具体版本选择对应渠道，以下是常见版本的下载方法及注意事项：
1. 2018 IEEE GRSS数据融合竞赛版本该版本是当前最易获取的公开数据集，包含高光谱图像和地面真实标签两部分：
高光谱图像（Data Cube）：文件名为Houston2018.mat，可通过IEEE GRSS官方网站DFC 2018页面直接下载，链接为：。地面真实标签（Ground Truth）：文件名为Houston2018_GT.mat，下载链接为：。注意：下载前需确认IEEE账户权限，部分资源可能需学术邮箱注册。2. 2013 IEEE GRSS数据融合竞赛版本该版本由高光谱图像分析小组与美国休斯顿大学NCALM中心提供，最初用于2013年竞赛，但未直接公开下载链接。需通过以下途径获取：
访问IEEE GRSS官方竞赛页面，查找历史数据集条款说明；联系数据提供方（如休斯顿大学相关实验室）申请授权；在学术数据库（如IEEE Xplore）中搜索相关论文，部分作者会附上数据集获取方式。3. 2013年HSI+LiDAR融合数据集该版本结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术，适用于多模态融合研究，需通过资源平台积分兑换下载：
资源平台：如CSDN资源库、GitHub等，搜索关键词“houston 2013 hsi+lidar”；文件内容：通常包含6个.mat文件，分别为HSI训练集、测试集、LiDAR训练集、测试集及对应标签；注意事项：需确认平台积分规则，部分资源可能需付费或完成特定任务后下载。4.通用地理信息版本部分资源以压缩包形式提供（如houston-data.zip），包含地形、地貌等tif格式数据，但未明确标注具体下载链接。建议：
在学术平台（如ResearchGate、Google Dataset Search）搜索“Houston geospatial data”；联系相关研究团队或论文作者获取数据；关注地理信息领域开源社区（如OSGeo）的共享资源。通用建议：
优先选择公开版本：2018年版本因官方直接提供下载链接，获取难度最低；明确研究需求：根据任务类型（如分类、检测、融合）选择对应版本；遵守版权条款：下载前仔细阅读数据使用协议，避免侵权风险。
找免费数据集网站
以下是几个提供免费数据集的网站：
1.飞桨（PaddlePaddle）
网址：通过访问开放数据集-飞桨AI Studio星河社区可获取数据集。简介：飞桨是百度开发的深度学习平台，其AI Studio星河社区提供了丰富的开放数据集，涵盖图像、语音、自然语言处理等多个领域，适合进行深度学习研究和应用。
2. Kaggle
网址：Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community简介：Kaggle是全球知名的数据科学和机器学习竞赛平台，提供了大量的数据集供用户下载和使用。这些数据集通常与各种竞赛相关联，但也可以单独下载用于学习和研究。
3.超神经
网址：数据集-超神经简介：超神经是一个专注于人工智能和深度学习的社区平台，提供了丰富的数据集资源。这些数据集涵盖了图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域，适合进行各种AI研究和应用。
4.天池
网址：天池数据集简介：天池是阿里云旗下的数据竞赛平台，提供了大量的数据集供用户下载和使用。这些数据集通常与各种竞赛相关联，但也可以单独下载用于学习和研究。天池的数据集涵盖了多个领域，包括金融、医疗、图像识别等。
5.极市开发者平台
网址：极市开发者平台-计算机视觉算法开发落地平台-极市科技简介：极市开发者平台是一个专注于计算机视觉算法开发落地的平台，提供了丰富的数据集资源。这些数据集涵盖了图像分类、目标检测、图像分割等多个领域，适合进行计算机视觉研究和应用。
6.亚马逊云（AWS）
网址：Registry of Open Data on AWS简介：亚马逊云提供了大量的开放数据集，这些数据集涵盖了多个领域，包括气候、环境、金融等。用户可以通过AWS的云服务下载和使用这些数据集，进行各种数据分析和研究。
7.谷歌数据集搜索
网址：Dataset Search(google.com)简介：谷歌数据集搜索是一个强大的工具，可以帮助用户快速找到各种数据集。用户可以通过关键词搜索，找到与自己研究领域相关的数据集，并进行下载和使用。
这些网站提供了丰富的数据集资源，涵盖了多个领域和研究方向。用户可以根据自己的需求选择合适的网站和数据集进行下载和使用。请注意，在使用这些数据集时，请遵守相关的版权和使用协议。
文章分享结束，怎么找公开数据集和论文所用的数据集哪里找的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！