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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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中文信息處理實驗室提出工具學(xué)習(xí)新框架ToolAlpaca
受 Alpaca 通過微調(diào)讓小模型學(xué)會通用指令遵循啟發(fā),中文信息處理實驗室的研究人員探索了通過在通用工具使用數(shù)據(jù)集上微調(diào)較小規(guī)模的語言模型,讓它們獲得通...
2023-06-15 標(biāo)簽:框架語言模型數(shù)據(jù)集 2701 0
最后,如果你觀察一個單一決策樹,重要的特征會出現(xiàn)在更靠近根部的位置,而不重要的特征會經(jīng)常出現(xiàn)在靠近葉子的位置。因此我們可以通過計算一個特征在森林的全部樹...
2018-07-20 標(biāo)簽:分類器數(shù)據(jù)集決策樹 2681 0
現(xiàn)有的工作主要是利用中小規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行食品圖像識別,如ETH Food-101[5]、Vireo Food-172[6]和ISIA Food- 5...
2023-05-17 標(biāo)簽:圖像識別圖像檢索數(shù)據(jù)集 2673 0
航天宏圖衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)一步提升建筑屬性估計精度
? 一、比賽背景 International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)是IEEE...
2023-08-25 標(biāo)簽:雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)集 2630 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個點。但是,我們表明這個結(jié)果完全是通過利用數(shù)據(jù)集中的虛假統(tǒng)...
2019-07-27 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自然語言nlp 2621 0
還在愁到哪里找到需要的機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集嗎?
斯坦福問答數(shù)據(jù)集 (Stanford Question answer Dataset, SQuAD) 是一個全新的閱讀理解數(shù)據(jù)集,由眾包工作者根據(jù)維基百...
2019-03-29 標(biāo)簽:計算機視覺機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2598 0
用LLM根據(jù)用戶query生成k個“假答案”。(大模型生成答案采用sample模式,保證生成的k個答案不一樣,不懂LLM生成答案原理的同學(xué)可以看我這篇文...
2023-09-08 標(biāo)簽:向量數(shù)據(jù)集大模型 2572 0
新型的端到端弱監(jiān)督篇幅級手寫中文文本識別方法PageNet
PageNet與現(xiàn)有方法在MTHv2、SCUT-HCCDoc和JS-SCUT PrintCC數(shù)據(jù)集上的端到端識別指標(biāo)對比如下表所示。可以看出,在MTHv...
2023-01-12 標(biāo)簽:Ar數(shù)據(jù)集半監(jiān)督學(xué)習(xí) 2549 0
隨機森林是以決策樹為基學(xué)習(xí)器的集成學(xué)習(xí)算法。隨機森林非常簡單,易于實現(xiàn),計算開銷也很小,更令人驚奇的是它在分類和回歸上表現(xiàn)出了十分驚人的性能,因此,隨機...
2022-10-10 標(biāo)簽:RF數(shù)據(jù)集 2543 0
領(lǐng)導(dǎo)決策的計算和神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)
無論是在自我試次中還是在小組試次中的每一項決策,都要求被試選擇是自己做出決定,還是放棄做出選擇的權(quán)利,并遵循小組其他成員的集體判斷。研究者發(fā)現(xiàn)與不重視個...
2018-08-13 標(biāo)簽:計算數(shù)據(jù)集Science 2542 0
通過訓(xùn)練大型卷積網(wǎng)絡(luò),可以預(yù)測數(shù)十億社交媒體圖像的hashtag
本文試圖通過研究一個未被探索的數(shù)據(jù)體系來解決這個復(fù)雜的問題:數(shù)十億張帶有社交媒體“標(biāo)簽”(hashtags)的真實圖片。這個數(shù)據(jù)源的優(yōu)點是:它很大,并且...
2018-08-19 標(biāo)簽:圖像分類數(shù)據(jù)集 2541 0
【Rust AI】01. 使用Jupyter學(xué)習(xí)Rust
根據(jù) Bing 的說法:“泰坦尼克號數(shù)據(jù)集是用于數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)的流行數(shù)據(jù)集。它包含有關(guān)泰坦尼克號上的乘客的信息,包括年齡、性別、等級、票價以及他們是...
2024-01-14 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集Rust 2536 0
為了找到最近鄰,通常所用的方法是將數(shù)據(jù)分成好幾份。假設(shè)你的數(shù)據(jù)就像在牧場中吃草的奶牛,給分散在草場中的牛群畫不同的圓圈,現(xiàn)在進(jìn)來了一頭新奶牛,問它會落在...
2018-08-16 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)集 2528 0
李飛飛等人ICLR2019論文構(gòu)建人類眼睛感知評估(HYPE),帶給你新的認(rèn)知
我們在ImageNet 的和CIFAR-10數(shù)據(jù)集上對HYPE 的性能進(jìn)行了測試。當(dāng)產(chǎn)生CIFAR-10時,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 2523 0
YOLOv8框架在在支持分類、對象檢測、實例分割、姿態(tài)評估的基礎(chǔ)上更近一步,現(xiàn)已經(jīng)支持旋轉(zhuǎn)對象檢測(OBB),基于DOTA數(shù)據(jù)集,支持航拍圖像的15個類...
2024-01-11 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集命令行 2509 0
近年來,多傳感器融合算法發(fā)展迅猛,不同傳感器可以相互補充,通過融合提高系統(tǒng)的感知能力。但受限于標(biāo)定成本和時間同步問題,多傳感器數(shù)據(jù)集卻不多。
Abhay Pawar總結(jié)的進(jìn)入Kaggle2%的技巧
如果因變量(目標(biāo)變量)是二元的,所有的點要么分布在0,要么分布在1,散點圖是無法工作的。對于連續(xù)的目標(biāo),數(shù)據(jù)點太多會難以理解目標(biāo)和特征趨勢。但是Feat...
2018-11-10 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2491 0
機器學(xué)習(xí)中使用的5種常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法
使用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法,您的代碼可以提高機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的速度、可伸縮性和可解釋性。選擇的最佳設(shè)計將取決于主要問題的精確要求。每種設(shè)計都有一定的優(yōu)勢和用途。
2023-06-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2488 0
存內(nèi)計算芯片研究進(jìn)展以及應(yīng)用-以基于Nor Flash的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化以及部署
經(jīng)過對動態(tài)閾值量化算法的實驗驗證,包括實驗平臺及相關(guān)設(shè)置、在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上對參數(shù)和激活層進(jìn)行的驗證以及對AlexNet、VGG16和ResNe...
2024-05-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算一體 2476 0
基于Cascade R-CNN的布匹檢測算法提高目標(biāo)檢測性能
布匹缺陷檢測任務(wù)的難點可能有以下幾個方面:小目標(biāo)問題,缺陷具有極端的寬高比,樣本不均衡。在MS COCO數(shù)據(jù)集[1]中,面積小于32×32像素的物體被認(rèn)...
2022-07-06 標(biāo)簽:檢測器數(shù)據(jù)集 2475 0
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