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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù):Wikipedia + BooksCorpus,在處理Wikipedia時(shí)使用了與BERT repo相同的工具,但出于某種原因,我們的Wik...
2019-07-27 標(biāo)簽:代碼語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 4666 0
我們驚訝地發(fā)現(xiàn)BERT在參數(shù)推理理解任務(wù)中的峰值性能達(dá)到77%,僅比平均未經(jīng)訓(xùn)練的人類基線低3個(gè)點(diǎn)。但是,我們表明這個(gè)結(jié)果完全是通過(guò)利用數(shù)據(jù)集中的虛假統(tǒng)...
2019-07-27 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言nlp 2616 0
這次的實(shí)戰(zhàn)使用的數(shù)據(jù)是交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集,共有62類交通標(biāo)志。其中訓(xùn)練集數(shù)據(jù)有4572張照片(每個(gè)類別大概七十個(gè)),測(cè)試數(shù)據(jù)集有2520張照片(每個(gè)類別大概...
2019-07-18 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集pytorch 3464 0
LaSOT數(shù)據(jù)集的構(gòu)造原理和評(píng)估方法
圖1:常用跟蹤數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)示意圖。包括OTB-2013、OTB-2015、TC-128、NUS-PRO、UAV123、UAV20L、VOT-2014、VO...
2019-07-18 標(biāo)簽:人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 9898 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
大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)下,BigDL框架的利弊與應(yīng)用教程
為什么要權(quán)衡這些問(wèn)題其實(shí)不難理解,我們需要保持一致的環(huán)境,避免大型數(shù)據(jù)集跨不同集群之間的傳遞。此外,從現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施中移動(dòng)專有數(shù)據(jù)集也有安全風(fēng)險(xiǎn)與隱患。...
2019-07-18 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 4453 0
首先我們來(lái)看 panda 包里面的 read_csv() 函數(shù),它可以將時(shí)間序列數(shù)據(jù)集(關(guān)于澳大利亞藥物銷(xiāo)售的 csv 文件)讀取為 pandas 數(shù)據(jù)...
2019-07-13 標(biāo)簽:時(shí)間序列python數(shù)據(jù)集 1.8萬(wàn) 0
在kaggle的競(jìng)賽中,參賽者取得top0.3%的經(jīng)驗(yàn)和技巧
預(yù)測(cè)價(jià)格對(duì)數(shù)和真實(shí)價(jià)格對(duì)數(shù)的RMSE(均方根誤差)作為模型的評(píng)估指標(biāo)。將RMSE轉(zhuǎn)化為對(duì)數(shù)尺度,能夠保證廉價(jià)馬匹和高價(jià)馬匹的預(yù)測(cè)誤差,對(duì)模型分?jǐn)?shù)的影響較為一致。
2019-07-13 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集模型訓(xùn)練 6315 0
半小時(shí)學(xué)會(huì)PyTorch快速圖片分類
cnn_learner 使用來(lái)自給定架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建CNN學(xué)習(xí)器、來(lái)自預(yù)訓(xùn)練模型的學(xué)習(xí)參數(shù)用于初始化模型,允許更快的收斂和高精度。我們使用的CNN架...
2019-07-13 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集cnnpytorch 4547 0
Google AI最新研究用無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)增強(qiáng)推進(jìn)半監(jiān)督學(xué)習(xí),取得令人矚目的成果
谷歌的結(jié)果促進(jìn)了半監(jiān)督學(xué)習(xí)的復(fù)興,而且還發(fā)現(xiàn)3點(diǎn)有趣的現(xiàn)象:(1)SSL可以匹配甚至優(yōu)于使用數(shù)量級(jí)更多標(biāo)記數(shù)據(jù)的純監(jiān)督學(xué)習(xí)。(2)SSL在文本和視覺(jué)兩個(gè)...
2019-07-13 標(biāo)簽:Google函數(shù)數(shù)據(jù)集 3806 0
Hinton等人新研究告訴你:標(biāo)簽平滑技術(shù)到底怎么用!
為了對(duì)這一現(xiàn)象進(jìn)行解釋,本文對(duì)標(biāo)簽平滑對(duì)網(wǎng)絡(luò)倒數(shù)第二層表示的影響進(jìn)行了可視化,發(fā)現(xiàn)標(biāo)簽平滑使同一類訓(xùn)練實(shí)例表示傾向于聚合為緊密的分組。這導(dǎo)致了不同類的實(shí)...
2019-07-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽 7498 0
在多個(gè)數(shù)據(jù)集的光流預(yù)測(cè)任務(wù)上大幅提升了預(yù)測(cè)性能
在每個(gè)級(jí)別的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(類似于PWC-Net)。˙wl表示水平l的初始粗流,F(xiàn) l表示翹曲的特征表示。在每個(gè)級(jí)別,將初始流量和成本量作為輸入交換,以便同時(shí)...
2019-07-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 4384 0
無(wú)需翻譯的無(wú)監(jiān)督復(fù)述的新方法:允許從輸入句子生成多樣化、但語(yǔ)義上接近的句子
理論上來(lái)看,翻譯技術(shù)可能是自動(dòng)復(fù)述的有效解決方案,因?yàn)榉g技術(shù)是從語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)中抽象出語(yǔ)義內(nèi)容。例如,將相同的句子分配給不同的翻譯者,最終翻譯出來(lái)的內(nèi)容通常...
2019-06-29 標(biāo)簽:解碼器谷歌數(shù)據(jù)集 3740 0
何愷明團(tuán)隊(duì)所在的Facebook AI推出ResNeXt-101模型
本文試圖通過(guò)研究一個(gè)未開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)體系來(lái)解決這個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題:使用外部社交媒體上數(shù)十億的帶有標(biāo)簽的圖像作為數(shù)據(jù)源。該數(shù)據(jù)源具有大而且不斷增長(zhǎng)的優(yōu)點(diǎn),而且是“...
2019-06-29 標(biāo)簽:圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6786 0
李飛飛等人ICLR2019論文構(gòu)建人類眼睛感知評(píng)估(HYPE),帶給你新的認(rèn)知
我們?cè)贗mageNet 的和CIFAR-10數(shù)據(jù)集上對(duì)HYPE 的性能進(jìn)行了測(cè)試。當(dāng)產(chǎn)生CIFAR-10時(shí),像BEGAN這樣的早期GANs在HYPE∞中...
2019-06-23 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)集李飛飛 2522 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) 2974 0
一個(gè)完整的MNIST測(cè)試集,其中包含60000個(gè)測(cè)試樣本
NIST手寫(xiě)字符集的第一部分已經(jīng)在一年前發(fā)布,它是一個(gè)由2000名人口普查局員工手寫(xiě)的訓(xùn)練集和500名高中生手寫(xiě)的更具挑戰(zhàn)性的測(cè)試集。 LeCun、Co...
2019-06-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集MNIST 6463 0
MIT人工智能實(shí)驗(yàn)室的研究人員開(kāi)發(fā)了一種“觸覺(jué)手套”
即使我們的其他感官失敗了,提供給我們大腦的觸覺(jué)信息仍然是我們與周?chē)h(huán)境交互的有力工具。這是一種非常重要的能力,也是機(jī)器人研究喜歡模仿的能力。如果實(shí)現(xiàn)了的...
2019-06-02 標(biāo)簽:傳感器人工智能數(shù)據(jù)集 4464 0
如何使用TensorFlow2.0構(gòu)建和部署端到端的圖像分類器
從 TensorFlow Datasets 中下載的數(shù)據(jù)集包含很多不同尺寸的圖片,我們需要將這些圖像的尺寸調(diào)整為固定的大小,并且將所有像素值都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化...
2019-05-31 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集cnntensorflow 6554 0
對(duì)抗性解耦學(xué)習(xí),讓“夏蟲(chóng)語(yǔ)冰”
面臨上述的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)之間的領(lǐng)域差異的問(wèn)題,簡(jiǎn)單地應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型可能導(dǎo)致模型聚焦于每個(gè)領(lǐng)域的偏差,即便訓(xùn)練數(shù)據(jù)是充足的。為了避免該問(wèn)題,本文研究了...
2019-06-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集解耦遷移學(xué)習(xí) 6974 0
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