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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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為訓(xùn)練該稠密檢索模型,已有方法通常基于一對比學(xué)習(xí)訓(xùn)練目標(biāo),即拉近語義一致的Query和Document的表示(Positive),并推遠(yuǎn)語義無關(guān)的Doc...
2023-03-03 標(biāo)簽:參數(shù)語言模型數(shù)據(jù)集 1702 0
LLaMA論文研讀:小參數(shù)+大數(shù)據(jù)的開放、高效基礎(chǔ)語言模型閱讀筆記
這些努力都是基于這樣的假設(shè):更多的參數(shù)會帶來更好的性能。然而,Hoffmann等人(2022)最近的工作表明,在給定的計(jì)算預(yù)算下,最好的性能不是由最大的...
2023-03-03 標(biāo)簽:語言模型數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù) 2449 0
通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)MNIST數(shù)據(jù)集分類
對比單個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò),在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的加持下,初始時(shí),整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能是否會更好。
2023-03-02 標(biāo)簽:代碼數(shù)據(jù)集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1125 0
Language Model Reasoning是什么意思?
那么,前面總是提到推理 (Reasoning) 這個(gè)詞,什么是推理?我嘗試用自己的語言來解釋“推理”的含義,最后發(fā)現(xiàn)我寫得還不如 ChatGPT
2023-02-28 標(biāo)簽:生成器數(shù)據(jù)集GPT 1360 0
KITTI包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場景采集的真實(shí)圖像數(shù)據(jù),每張圖像中最多達(dá)15輛車和30個(gè)行人,還有各種程度的遮擋與截?cái)?。整個(gè)數(shù)據(jù)集由389對立體圖像...
2023-02-27 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)采集計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 3767 0
簡述PyTorch中mnist的transforms圖像處理
MNIST數(shù)據(jù)集是一個(gè)公開的數(shù)據(jù)集,相當(dāng)于深度學(xué)習(xí)的hello world,用來檢驗(yàn)一個(gè)模型/庫/框架是否有效的一個(gè)評價(jià)指標(biāo)。 MNIST數(shù)據(jù)集是...
2023-02-24 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)MNIST 741 0
如何利用Dataloder來處理加載數(shù)據(jù)集
在Pytorch中,torch.utils.data中的Dataset與DataLoader是處理數(shù)據(jù)集的兩個(gè)函數(shù),用來處理加載數(shù)據(jù)集。通常情況下,使用...
2023-02-24 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集DataSetpytorch 771 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用-1
利用Python讀取數(shù)據(jù)集第一張圖片進(jìn)行展示
2023-02-23 標(biāo)簽:python數(shù)據(jù)集讀取 2219 0
經(jīng)常會收到一些比較簡要的技術(shù)咨詢,描述了是什么任務(wù),發(fā)現(xiàn)用BERT粗暴精調(diào)效果不好之后,問我有什么辦法可以提升。 在面對第一把梭就失敗時(shí),我通常是...
2023-02-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集DEBUGnlp 658 0
隨著大量預(yù)訓(xùn)練語言模型在文本對話任務(wù)中的出色表現(xiàn),以及多模態(tài)的發(fā)展,在對話中引入多模態(tài)信息已經(jīng)引起了大量學(xué)者的關(guān)注。目前已經(jīng)提出了各種各樣的多模態(tài)對話數(shù)...
2023-02-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自然語言 1704 0
讓AI學(xué)會畫手的方法來了,給輸入加個(gè)buff就能控制生成細(xì)節(jié)
相比之下,原擴(kuò)散模型經(jīng)過幾十億張圖片的預(yù)訓(xùn)練,因此參數(shù)是被“鎖定”的。而這個(gè)“可訓(xùn)練副本”只需要在特定任務(wù)的小數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練,就能學(xué)會條件控制。
2023-02-21 標(biāo)簽:AI數(shù)據(jù)集 1708 0
隨著新型 AI 技術(shù)的快速發(fā)展,模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的相關(guān)文檔質(zhì)量有所下降。模型內(nèi)部到底有什么秘密?它們又是如何組建的?本文綜合整理并分析了現(xiàn)代大型語言模型的...
2023-02-21 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)集ChatGPT 2208 0
開源模型OpenCLIP達(dá)成ImageNet里程碑成就!
LAION全稱為Large-scale Artificial Intelligence Open Network,是一家非營利組織,其成員來自世界各地,...
2023-02-15 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集Clip 1695 0
如何搭建VGG網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)Mnist數(shù)據(jù)集的圖像分類
如何搭建VGG網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)Mnist數(shù)據(jù)集的圖像分類? 2 方法 步驟:
2023-02-14 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集MNISTvgg 933 0
NerfingMVS:引導(dǎo)優(yōu)化神經(jīng)輻射場實(shí)現(xiàn)室內(nèi)多視角三維重建
既然Nerf可以表示場景的三維信息,一個(gè)自然的想法是能不能將NeRF應(yīng)用到室內(nèi)場景三維重建任務(wù)中呢。NeRF有著一些優(yōu)勢:相較于傳統(tǒng)的MVS,SfM算法...
2023-02-13 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)集3D視覺 3634 0
計(jì)標(biāo)簽為正樣本,分類為正樣本的數(shù)目為True Positive,簡稱TP,標(biāo)簽為正樣本,分類為負(fù)樣本的數(shù)目為「False Negative」,簡稱FN,...
2023-02-10 標(biāo)簽:模型圖像分類數(shù)據(jù)集 2446 0
性別偏見探索和緩解的中文數(shù)據(jù)集-CORGI-PM
大規(guī)模語言模型(LMs)已經(jīng)成為了現(xiàn)在自然語言處理的關(guān)鍵技術(shù),但由于訓(xùn)練語料中常帶有主觀的性別偏見、歧視等,在大模型的使用過程中,它們時(shí)常會被放大,因此...
2023-02-10 標(biāo)簽:RGB過濾器數(shù)據(jù)集 1092 0
一個(gè)真實(shí)閑聊多模態(tài)數(shù)據(jù)集TikTalk
隨著大量預(yù)訓(xùn)練語言模型在文本對話任務(wù)中的出色表現(xiàn),以及多模態(tài)的發(fā)展,在對話中引入多模態(tài)信息已經(jīng)引起了大量學(xué)者的關(guān)注。
2023-02-09 標(biāo)簽:IGCT數(shù)據(jù)集 2388 0
新型的端到端弱監(jiān)督篇幅級手寫中文文本識別方法PageNet
PageNet與現(xiàn)有方法在MTHv2、SCUT-HCCDoc和JS-SCUT PrintCC數(shù)據(jù)集上的端到端識別指標(biāo)對比如下表所示??梢钥闯?,在MTHv...
2023-01-12 標(biāo)簽:Ar數(shù)據(jù)集半監(jiān)督學(xué)習(xí) 2546 0
使用tf.data進(jìn)行數(shù)據(jù)集處理
在進(jìn)行AI模型訓(xùn)練過程前,需要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理, Tensorflow提供了tf.data數(shù)據(jù)集處理模塊,通過該接口能夠輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集預(yù)處理。tf.da...
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