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標簽 > 數(shù)據(jù)集
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大團隊日趨“中庸化”,“顛覆性”創(chuàng)新還要看小團隊?
我們預測,小型團隊的工作比大團隊的工作更具顛覆性。我們的論文、專利和軟件數(shù)據(jù)庫有力地證實了這一預測。這些數(shù)據(jù)在范圍和領域上有所不同,但我們始終觀察到,在...
2019-03-01 標簽:代碼計算機科學數(shù)據(jù)集 2463 0
LLaMA論文研讀:小參數(shù)+大數(shù)據(jù)的開放、高效基礎語言模型閱讀筆記
這些努力都是基于這樣的假設: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,在給定的計算預算下,最好的性能不是由最大的...
2023-03-03 標簽:語言模型數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù) 2458 0
Hadoop是一個開源的分布式計算框架,它可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集并能夠在通常由計算機集群或者計算機網(wǎng)絡上的數(shù)千臺計算機上并行運行。Hadoop的設計初衷是...
2024-02-05 標簽:存儲計算機網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集 2449 0
計標簽為正樣本,分類為正樣本的數(shù)目為True Positive,簡稱TP,標簽為正樣本,分類為負樣本的數(shù)目為「False Negative」,簡稱FN,...
2023-02-10 標簽:模型圖像分類數(shù)據(jù)集 2449 0
從生產層面強調了深度學習項目開發(fā)中需要更加重視數(shù)據(jù)集的構建
這看起來顯而易見,但你首先最應該做的是隨機瀏覽你將要使用的訓練數(shù)據(jù)。將一些文件復制到本地計算機上,然后花幾個小時來預覽它們。如果您正在處理圖片,使用類似...
2018-11-02 標簽:數(shù)據(jù)集深度學習 2440 0
除了AI業(yè)內關心他們如何支持語料稀缺的冷門語言,以及如何在BLEU基準測試上提高7個點以外。也有來自西非的網(wǎng)友認為,語言障礙正是全球互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量進一步...
2022-07-21 標簽:語言模型機器翻譯數(shù)據(jù)集 2421 0
制定全新標準數(shù)據(jù)集 促進高性能算法涌現(xiàn)
WIDER Pedestrian提供了專門用于行人檢測的大規(guī)模數(shù)據(jù)集??紤]當前行人檢測兩大熱門應用(監(jiān)控和自動駕駛),選用監(jiān)控攝像頭和車載攝像機采集的圖...
2018-08-06 標簽:計算機視覺數(shù)據(jù)集 2416 0
RLHF實踐中的框架使用與一些坑 (TRL, LMFlow)
我們主要用一個具體的例子展示如何在兩個框架下做RLHF,并且記錄下訓練過程中我們踩到的主要的坑。這個例子包括完整的SFT,獎勵建模和 RLHF, 其中R...
2023-06-20 標簽:框架模型數(shù)據(jù)集 2405 0
一個真實閑聊多模態(tài)數(shù)據(jù)集TikTalk
隨著大量預訓練語言模型在文本對話任務中的出色表現(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)引起了大量學者的關注。
2023-02-09 標簽:IGCT數(shù)據(jù)集 2399 0
通用AI大模型Segment Anything在醫(yī)學影像分割的性能究竟如何?
為了全面評估分析SAM在醫(yī)學影像分割上的表現(xiàn),團隊收集并標準化了52個公共數(shù)據(jù)集,最終整理構建了一個包含16種影像模態(tài)和68種生物醫(yī)學領域分割目標(表1...
2023-05-06 標簽:AI醫(yī)學影像數(shù)據(jù)集 2371 0
基準數(shù)據(jù)集(CORR2CAUSE)如何測試大語言模型(LLM)的純因果推理能力
? 因果推理是人類智力的標志之一。因果關系NLP領域近年來引起了人們的極大興趣,但其主要依賴于從常識知識中發(fā)現(xiàn)因果關系。本研究提出了一個基準數(shù)據(jù)集(CO...
2023-06-20 標簽:編碼語言模型數(shù)據(jù)集 2371 0
支持向量機(Support Vector Machine,簡稱SVM)是一種非常流行和強大的機器學習算法,常用于分類和回歸問題。它的基本原理源自于統(tǒng)計學...
Google又為科研工作者推出了一款重磅產品——數(shù)據(jù)集搜索
在這個新版本中,用戶可以找到很多環(huán)境和社會科學相關的數(shù)據(jù)集,以及其他學科的數(shù)據(jù),包括政府數(shù)據(jù)和新聞機構提供的數(shù)據(jù),如 ProPublica。隨著越來越多...
2018-09-07 標簽:Google數(shù)據(jù)集 2329 0
因此,對于ChatGPT的評測方面,不止需要關注給定下游任務的性能評測,同時還需要考慮到使用大模型過程中用戶可能需要的一些方面,如ChatGPT對決策判...
2023-05-10 標簽:模型數(shù)據(jù)集ChatGPT 2320 0
怎么把圖片表示成高質量文本一直是個熱門的問題。傳統(tǒng)的思路Show,and Tell 等 Image Caption和Dense Caption 等都是依...
2023-04-17 標簽:SAM數(shù)據(jù)集ChatGPT 2315 0
對于缺失值是任何一個數(shù)據(jù)集都不可避免的,在數(shù)據(jù)統(tǒng)計過程中可能是無意的信息被遺漏,比如由于工作人員的疏忽,忘記而缺失;或者由于數(shù)據(jù)采集器等故障等原因造成的...
2019-03-14 標簽:機器學習數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集 2290 0
Google AI的研究人員的最新研究提出一個全新概念:剛度(Stiffness)
學習率的選擇對學習函數(shù)的剛度特性有顯著影響。高學習率會導致函數(shù)逼近在更大的距離上“更剛”(stiffer),并且學習到的特征可以更好地泛化到來自不同類的...
2019-03-21 標簽:Google神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集 2288 0
我們這里提出的其實是介于 tracking 與 optical flow 的中間的 mid-level correspondence 或者說是 semi...
2019-05-01 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡視頻跟蹤數(shù)據(jù)集 2276 0
一般的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡,如RNN通常會因為時間相隔較遠之間的依賴問題難以學習,LSTM 通過對輸入信息進行門控處理,很好地解決了時間序列數(shù)據(jù)長期依賴問題。L...
2022-10-11 標簽:數(shù)據(jù)集決策樹 2270 0
頂刊TIP 2023!浙大提出:基于全頻域通道選擇的的無監(jiān)督異常檢測
Density-based方法:基于密度的方法通常采用預訓練的模型來提取輸入圖像的有意義嵌入向量,測試圖像時通過計算嵌入表示與參考表示分布之間的相似度以...
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