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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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如何應(yīng)用Anomalib在數(shù)據(jù)集不平衡的情況下檢測(cè)缺陷 ?
基于監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法利用足夠的注釋異常樣本,通??捎糜趯?shí)現(xiàn)令人滿意的異常檢測(cè)結(jié)果。
2023-03-27 標(biāo)簽:機(jī)器人加速器數(shù)據(jù)集 3219 0
一種通過(guò)編程方式生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“弱監(jiān)督”范式
ML 中的許多傳統(tǒng)研究方法也同樣受到對(duì)標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求的推動(dòng)。我們首先將這些方法與弱監(jiān)督方法 (weak supervision) 區(qū)分開來(lái):弱監(jiān)督是...
2019-03-16 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3205 0
面部識(shí)別技術(shù)成為整個(gè)AI行業(yè)最為常見的技術(shù)應(yīng)用之一
隨著社交網(wǎng)絡(luò)的興盛和自媒體的發(fā)展,普通人的照片也突然多了起來(lái)。研究人員默認(rèn)這些照片是對(duì)所有人開放的,有時(shí)他們甚至?xí)?YouTube 的視頻中抓取面部圖片。
2019-04-01 標(biāo)簽:IBM數(shù)據(jù)集面部識(shí)別 3190 0
Adobe研究院的研究者們提出了全新的通用深度網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)CPNet
我們將網(wǎng)絡(luò)的核心命名為”CP模塊“,其結(jié)構(gòu)如下,大致分為兩個(gè)部分。輸入和輸出都是一個(gè)THW x C的視頻表征張量,我們將這兩者都視為一個(gè)THW個(gè)點(diǎn)的帶C...
2019-05-25 標(biāo)簽:矩陣數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 3189 0
Google產(chǎn)品分析Zlatan Kremonic分享了參加Kaggle競(jìng)賽的經(jīng)驗(yàn)
LASSO回歸同時(shí)起到了正則化和特征選取的作用,可以改善模型的預(yù)測(cè)效果。就我們的情況而言,LASSO回歸是完美的算法,因?yàn)樗兄诮档吞卣鲾?shù)并緩解過(guò)擬合。
2018-08-10 標(biāo)簽:Google數(shù)據(jù)集 3166 0
Google:數(shù)據(jù)并行對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練用時(shí)的影響
具體來(lái)說(shuō),就是對(duì)于每個(gè)workload(模型、訓(xùn)練算法和數(shù)據(jù)集),如果我們?cè)趧傞_始的時(shí)候增加batch size,模型所需的訓(xùn)練步驟數(shù)確實(shí)會(huì)按比例逐漸減...
2018-11-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法數(shù)據(jù)集 3151 0
9月最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目Top10!
YOLOv3 是當(dāng)前最先進(jìn)的實(shí)時(shí)檢測(cè)目標(biāo)的系統(tǒng),相比于前兩個(gè)版本,第三版針對(duì)小目標(biāo)的精度有顯著提升。YOLOv3 的 Github 目錄包含了全部基于 ...
2018-10-08 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集開源項(xiàng)目 3151 0
立方體有自己的trng(真隨機(jī)數(shù)生成器),可以創(chuàng)建隨機(jī)數(shù)流。它也有prng(偽rng),因此可以用作密碼引擎,主要用于試驗(yàn)和游戲。它有一個(gè)16兆比特(2...
2019-03-06 標(biāo)簽:控制器生成器數(shù)據(jù)集 3149 0
基于Transformer模型的上下文嵌入何時(shí)真正值得使用?
作者發(fā)現(xiàn),在決定BERT-embedding和Glove-embedding的效果性能方面,訓(xùn)練數(shù)據(jù)量起著關(guān)鍵作用。通過(guò)使用更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù),非上下文嵌入...
2020-08-28 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集文本 3109 0
一種全新易用的基于Word-Word關(guān)系的NER統(tǒng)一模型
最近的研究都在考慮如何通過(guò)一個(gè)大一統(tǒng)模型一次性解決這三種問(wèn)題。目前的最佳的方法基本都是基于span-based和seq2seq的,然而span-base...
2022-03-23 標(biāo)簽:word數(shù)據(jù)集 3086 0
微軟、中科大開源基于深度高分辨表示學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)算法
作者在官網(wǎng)指出,深度高分辨率網(wǎng)絡(luò)不僅對(duì)姿態(tài)估計(jì)有效,也可以應(yīng)用到計(jì)算機(jī)視覺(jué)的其他任務(wù),諸如語(yǔ)義分割、人臉對(duì)齊、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類中,期待更多具有說(shuō)服力的...
2019-03-05 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集GitHub姿態(tài)估計(jì) 3086 0
谷歌在TensorFlow開發(fā)者峰會(huì)上發(fā)布TensorFlow的JavaScript版本
如上所述,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常適合對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,而本文的示例數(shù)據(jù)集是泰坦尼克號(hào),它只包含表格數(shù)據(jù)。這里我們先澄清一個(gè)誤區(qū),看完之前的介紹,一些人可能會(huì)...
2018-07-12 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 3057 0
人臉識(shí)別究竟如何工作?亞馬遜、谷歌、IBM、微軟現(xiàn)在在用什么?
我在進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)記時(shí),只要露出四分之一臉就算一個(gè)人臉,而我的同事們有的會(huì)把不明顯的也算作人臉,或者看到眼睛、鼻子就算一張臉。所以每個(gè)人的判斷標(biāo)準(zhǔn)不同。
2018-08-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集 3025 0
《機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練秘籍》中的六個(gè)概念
吳恩達(dá)在該書中從頭到尾一直強(qiáng)調(diào):由于機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)迭代的過(guò)程,快速迭代至關(guān)重要。比起去思考如何為你的問(wèn)題建造一個(gè)完美的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),不如先盡快造出一個(gè)簡(jiǎn)...
2019-03-05 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3017 0
如何在大型數(shù)據(jù)集中使用datatable包進(jìn)行數(shù)據(jù)處理
為了能夠更準(zhǔn)確地構(gòu)建模型,現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用通常要處理大量的數(shù)據(jù)并生成多種特征,這已成為必要的。而 Python 的 datatable 模塊為解決這個(gè)問(wèn)...
2019-07-18 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)處理代碼數(shù)據(jù)集 3016 0
建立一個(gè)源于StackExchange的新數(shù)據(jù)集
作為頂會(huì),評(píng)選“最佳論文”和“終身成就獎(jiǎng)”幾乎已經(jīng)是一項(xiàng)“標(biāo)配”,ACL也不例外。往年會(huì)議通常會(huì)在正會(huì)上宣布獲獎(jiǎng)?wù)撐?嘉賓,但今年主辦方在會(huì)議前一個(gè)月就...
2018-06-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 3004 0
數(shù)據(jù)可視化用來(lái)創(chuàng)造一條快速認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)集的捷徑
數(shù)據(jù)可視化用來(lái)創(chuàng)造一條快速認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)集的捷徑,圖形化的數(shù)據(jù)表示方法能夠?qū)⑷祟惖淖⒁饬ξ街匾繕?biāo),搭建人類與數(shù)據(jù)進(jìn)行溝通的橋梁。根據(jù)不同數(shù)據(jù)集的特點(diǎn),對(duì)...
2019-06-07 標(biāo)簽:算法可視化數(shù)據(jù)集 2980 0
探討一些可用于解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型的不同技術(shù)
下圖則闡述了在需要清晰簡(jiǎn)單的模型可解釋性時(shí),通常首選白盒模型 (具有線性和單調(diào)函數(shù)) 的原因。圖的上半部顯示,隨著年齡的增長(zhǎng),購(gòu)買數(shù)量會(huì)增加,模型的響應(yīng)...
2019-04-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2980 0
如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)處理圖像水印
水印作為一種保護(hù)版權(quán)的有效方式被廣泛地應(yīng)用于海量的互聯(lián)網(wǎng)圖像,針對(duì)水印的各種處理顯得越來(lái)越重要,比如水印的檢測(cè)和水印的去除與反去除。
2019-06-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2975 0
如何利用多個(gè)上下文信息來(lái)做同義實(shí)體發(fā)現(xiàn)問(wèn)題上進(jìn)行了一些新的探索
作者采用了如下圖所示的模型結(jié)構(gòu):檢索器 (context retriever)通過(guò)檢索的方式從海量文本中選擇一組實(shí)體被提到的句子;編碼器(context...
2020-08-28 標(biāo)簽:編碼器模型數(shù)據(jù)集 2972 0
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