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數(shù)據(jù)集

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數(shù)據(jù)集技術

科學家真正信任人工智能之前，首先需要去理解機器是如何學習的

科學家正面臨一個復雜的問題，就是算法公平到底意味著什么？像Vaithianathan這樣正在與公共組織協(xié)作去建立負責、高效的軟件的研究人員，必須解決的難...

2018-10-29 標簽：人工智能機器學習數(shù)據(jù)集 4417 0

Google最新發(fā)布的一個用于幫助訓練和評估關鍵詞識別系統(tǒng)的口語詞匯組成的音頻數(shù)據(jù)集

隨著語音技術的成熟，想要訓練和評估識別模型的人數(shù)已經(jīng)不僅只是這些傳統(tǒng)組織群體，但是數(shù)據(jù)集的可用性并沒有被擴展。正如ImageNet和計算機視覺領域中類似...

2018-04-16 標簽：語音技術識別系統(tǒng)數(shù)據(jù)集 4417 0

手把手教你使用Python實現(xiàn)機器學習算法

特征提取就是應用某種算法通過某種方式來量化數(shù)據(jù)的過程。比如，對于圖像數(shù)據(jù)，我們可以采用計算直方圖的方法來統(tǒng)計圖像中像素強度的分布，通過這種方式，我們就得...

2019-04-04 標簽：機器學習 python 數(shù)據(jù)集 4406 0

使用R語言分析告示牌百強單曲榜上的歌曲特征

主要的差別在于，上世紀90年代之前的歌曲可能更“直接”一點，正如你在上圖中看到的“gonna”（將要）。而上世紀90年代之后的歌曲看起來要間接一點，用“...

2018-07-05 標簽：聚類算法 Python 數(shù)據(jù)集 4405 0

通過簡單的暴力求解的方式實現(xiàn)KNN算法

然后返回葉子節(jié)點的父節(jié)點，檢查另一個子節(jié)點包含的超矩形體是否和超球體相交，如果相交就到這個子節(jié)點尋找是否有更加近的近鄰，有點話就更新最近鄰；如果不相交那...

2019-02-04 標簽：二進制 KNN 數(shù)據(jù)集 4391 0

在多個數(shù)據(jù)集的光流預測任務上大幅提升了預測性能

在每個級別的網(wǎng)絡架構（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。在每個級別，將初始流量和成本量作為輸入交換，以便同時...

2019-07-07 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡計算機視覺數(shù)據(jù)集 4384 0

完成一個簡單的端到端的機器學習模型需要幾步？

完成了下載數(shù)據(jù)，圖像分割和處理，就可以訓練模型了。接下來，我們對數(shù)據(jù)進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）訓練。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡利用圖像中的像素點逐步構建出更高層次的特...

2019-04-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分類數(shù)據(jù)集 4366 0

我分析了上萬個微信紅包數(shù)據(jù)，得到了這些發(fā)現(xiàn)

從圖中可以看出外賣紅包是所有紅包種類中數(shù)量最多的，因為衣食住行中，“食”的頻率最高。餓了么紅包數(shù)量占所有紅包數(shù)量的近一半，這與市場調(diào)查機構公布的2016...

2019-02-27 標簽：智能手機 APP 數(shù)據(jù)集 4341 0

三篇ACL2020論文即圍繞謠言判別中的可解釋性

對網(wǎng)絡謠言真實性進行判別是較為復雜的系統(tǒng)性任務，可粗粒度分為謠言檢測（rumor detection）、立場分類（stance classificati...

2020-08-28 標簽：數(shù)據(jù)集深度學習 cnn 4311 0

一種用于學習ZSL無偏嵌入的直接但有效的方法

為了解決以上問題，本文提出了一種新的直推式ZSL方法。我們假定有標注的源數(shù)據(jù)和目標數(shù)據(jù)都可以在訓練階段得到。一方面，有標注的源數(shù)據(jù)可以用于學習圖像與語義...

2018-07-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像數(shù)據(jù)集 4288 0

可以提取圖像文本的5大Python庫

光學字符識別是一個古老但依然具有挑戰(zhàn)性的問題，涉及從非結構化數(shù)據(jù)中（包括圖像和PDF文檔）檢測和識別文本。它在銀行、電子商務和社交媒體內(nèi)容管理等領域具有...

2023-10-30 標簽：代碼 python 數(shù)據(jù)集 4281 0

Facebook的研究人員提出了Mesh R-CNN模型

這一研究的目標是通過單張圖像輸入，對圖像中的物體進行檢測、獲取不同物體的類別、掩膜和對應的三維網(wǎng)格，并對真實世界中的復雜模型進行有效處理。在2D深度網(wǎng)絡...

2019-08-02 標簽：圖像 Facebook 數(shù)據(jù)集 4234 0

AI City競賽：智能交通視頻分析的ImageNet

比如說，美國的道路交通管理局，急需能夠自動分析交通視頻內(nèi)容的系統(tǒng)，因為讓人類來觀看所有這些視頻是不現(xiàn)實的；實際上，現(xiàn)在很多攝像頭采集的大量數(shù)據(jù)都被浪費了...

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由于單獨的Res2Net模塊對于整體網(wǎng)絡結構沒有特定的要求，Res2Net模塊的多尺度表示能力也和CNN的分層特征聚合模型彼此獨立，所以可以很容易地將R...

2019-04-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡計算機視覺數(shù)據(jù)集 4180 0

RadialGAN讓我們可以利用多個不同來源的數(shù)據(jù)集

Lars等發(fā)表的這篇論文通過在GAN的訓練過程中施加特定類別的梯度懲罰，在較老的架構上取得了當前最先進的表現(xiàn)（在該項基準測試上超過了之前最佳的學術成果）...

2018-09-07 標簽：GAN 機器學習數(shù)據(jù)集 4161 0

一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情，并更好的測量人類情緒的機器學習模型

為了解決情感計算中面臨的問題，來自麻省理工媒體實驗室情感計算研究組提出了一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情，并更好的測量人類情緒的機器學習模型。除此...

2018-08-01 標簽：人機交互機器學習數(shù)據(jù)集 4149 0

nteract數(shù)據(jù)探索器的設計理念和主要功能

據(jù)可視化主要有兩個領域：應用和工具。在數(shù)據(jù)可視化的語境下，工具是指諸如D3這樣的軟件庫，或者Tableau這樣的平臺，這些可視化工具讓你可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品...

2018-08-31 標簽：可視化數(shù)據(jù)集 4141 0

北大語言計算與機器學習研究組推出一套全新中文分詞工具包pkuseg

多領域分詞。不同于以往的通用中文分詞工具，此工具包同時致力于為不同領域的數(shù)據(jù)提供個性化的預訓練模型。根據(jù)待分詞文本的領域特點，用戶可以自由地選擇不同的模...

2019-01-11 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集 4133 0

伯克利發(fā)布最大規(guī)模也是最多樣化的駕駛視頻數(shù)據(jù)集

BAIR為經(jīng)常出現(xiàn)在道路上的所有10萬個關鍵幀上的對象標上對象邊界框，以了解對象的分布及其位置。下面的條形圖顯示了對象計數(shù)。還有其他方法可以在我們的標注...

2018-06-03 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集自動駕駛 4128 0

探索“What-If”場景通常意味著編寫一次性的自定義代碼來分析特定模型

What-If 工具擁有各種功能，包括使用 Facets 自動可視化數(shù)據(jù)集、手動編輯數(shù)據(jù)集示例并查看相關更改的影響，以及自動生成局部依賴圖（顯示模型的預...

2018-10-11 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集 4124 0

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