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用Arduino和加速度傳感器制作數(shù)字滾球迷宮【后篇】
前篇:用Arduino和加速度傳感器制作數(shù)字滾球迷宮?這次將為大家介紹一個使用Arduino制作的獨特電子作品項目,將會分【前篇】和【后篇】兩部分進行介紹。
ChatGPT 的訓(xùn)練模式是基于大規(guī)模文本數(shù)據(jù)集的監(jiān)督學(xué)習(xí)和自我監(jiān)督學(xué)習(xí),這些數(shù)據(jù)集包括了各種類型的文本,例如新聞文章、博客、社交媒體、百科全書、小說等...
上下文學(xué)習(xí) (in-context learning) : 遵循給定任務(wù)的幾個示例,然后為新的測試用例生成解決方案。很重要的一點是,GPT-3雖然是個...
與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)相比,深度學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),而大模型則是通過使用大量的模型來訓(xùn)練數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)可以處理任何類型的數(shù)據(jù),例如圖片、文本等等;但是這些數(shù)據(jù)很...
2023-02-16 標(biāo)簽:人工智能模型機器學(xué)習(xí) 2363 0
其實端到端和非端到端的競爭,早在前幾年就有了,DSTC對話系統(tǒng)的比賽,榜單上就已經(jīng)分為了端到端和非端到端兩派進行,從比賽的數(shù)據(jù)來看,非端到端的模型基本都...
關(guān)于計算機模擬技術(shù)及其應(yīng)用
隨著第一臺計算機誕生以來,計算機技術(shù)得到了飛速的發(fā)展,并且在各個領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。計算機模擬技術(shù)作為計算機技術(shù)的重要組成部分,其應(yīng)用范圍也在不斷的...
計標(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 2448 0
根據(jù)牛頓定律,運動物體總是有趨于靜止,或保持運動的特性,我們把物體所具有的這種狀態(tài),叫做穩(wěn)態(tài),與此相反的非穩(wěn)態(tài),叫做瞬態(tài),瞬態(tài)是反應(yīng)物體變化過程的模型。
2023-02-07 標(biāo)簽:瞬態(tài)模型穩(wěn)態(tài) 1046 0
汽車行業(yè):3D打印應(yīng)用如何進行專利保護?
審查員通過了產(chǎn)品權(quán)利要求1的內(nèi)容,而工藝權(quán)利要求21和26根據(jù)《美國法典》第101條被駁回。權(quán)利要求 21 和 26 的意思即在計算機上使用數(shù)學(xué)模型(例...
目前很多機器學(xué)習(xí)模型可以做出非常好的預(yù)測,但是它們并不能很好地解釋他們是如何進行預(yù)測的,很多數(shù)據(jù)科學(xué)家都很難知曉為什么該算法會得到這樣的預(yù)測結(jié)果。這是非...
有了Fine-tune-CoT方法,小模型也能做推理,完美逆襲大模型
如果給語言模型生成一些 prompting,它還向人們展示了其解決復(fù)雜任務(wù)的能力。標(biāo)準(zhǔn) prompting 方法,即為使用少樣本的問答對或零樣本的指令的...
具有Event-Argument相關(guān)性的事件因果關(guān)系提取方法
事件因果關(guān)系識別(ECI)旨在檢測兩個給定文本事件之間是否存在因果關(guān)系,是事件因果關(guān)系理解的重要任務(wù)。然而,ECI 任務(wù)忽略了關(guān)鍵的事件結(jié)構(gòu)和因果因果關(guān)...
Prompt Tuning相比于Fine Tuning在哪些場景下表現(xiàn)更好?
第三范式:基于「預(yù)訓(xùn)練模型 + finetuning」的范式,如 BERT + finetuning 的NLP任務(wù),相比于第二范式,模型準(zhǔn)確度顯著提高,...
2023-02-02 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)nlp 2937 0
這一模型可以與人類進行談話般的交互,可以回答追問,連續(xù)性的問題,承認其回答中的錯誤,指出人類提問時的不正確前提,拒絕回答不適當(dāng)?shù)膯栴}。
說起 REST API,小伙伴們多多少少都有聽說過,但是如果讓你詳細介紹一下什么是 REST,估計會有很多人講不出來,或者只講出來其中一部分。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化:它是什么,它與TinyML有什么關(guān)系?
本文將基本了解機器學(xué)習(xí)背景下的量化,特別是微型機器學(xué)習(xí)(tinyML)。 主要挑戰(zhàn)tinyML就是怎么拿一個比較大的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有時約為數(shù)百兆字節(jié),使其...
2023-01-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能模型 3326 0
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