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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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大團(tuán)隊(duì)日趨“中庸化”,“顛覆性”創(chuàng)新還要看小團(tuán)隊(duì)?
我們預(yù)測(cè),小型團(tuán)隊(duì)的工作比大團(tuán)隊(duì)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(shí)了這一預(yù)測(cè)。這些數(shù)據(jù)在范圍和領(lǐng)域上有所不同,但我們始終觀察到,在...
2019-03-01 標(biāo)簽:代碼計(jì)算機(jī)科學(xué)數(shù)據(jù)集 2462 0
LLaMA論文研讀:小參數(shù)+大數(shù)據(jù)的開放、高效基礎(chǔ)語言模型閱讀筆記
這些努力都是基于這樣的假設(shè):更多的參數(shù)會(huì)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(jì)算預(yù)算下,最好的性能不是由最大的...
2023-03-03 標(biāo)簽:語言模型數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù) 2457 0
Hadoop是一個(gè)開源的分布式計(jì)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(jì)算機(jī)集群或者計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)千臺(tái)計(jì)算機(jī)上并行運(yùn)行。Hadoop的設(shè)計(jì)初衷是...
2024-02-05 標(biāo)簽:存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 2449 0
計(jì)標(biāo)簽為正樣本,分類為正樣本的數(shù)目為True Positive,簡(jiǎn)稱TP,標(biāo)簽為正樣本,分類為負(fù)樣本的數(shù)目為「False Negative」,簡(jiǎn)稱FN,...
2023-02-10 標(biāo)簽:模型圖像分類數(shù)據(jù)集 2449 0
從生產(chǎn)層面強(qiáng)調(diào)了深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開發(fā)中需要更加重視數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
這看起來顯而易見,但你首先最應(yīng)該做的是隨機(jī)瀏覽你將要使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。將一些文件復(fù)制到本地計(jì)算機(jī)上,然后花幾個(gè)小時(shí)來預(yù)覽它們。如果您正在處理圖片,使用類似...
2018-11-02 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2440 0
除了AI業(yè)內(nèi)關(guān)心他們?nèi)绾沃С终Z料稀缺的冷門語言,以及如何在BLEU基準(zhǔn)測(cè)試上提高7個(gè)點(diǎn)以外。也有來自西非的網(wǎng)友認(rèn)為,語言障礙正是全球互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量進(jìn)一步...
2022-07-21 標(biāo)簽:語言模型機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集 2421 0
制定全新標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 促進(jìn)高性能算法涌現(xiàn)
WIDER Pedestrian提供了專門用于行人檢測(cè)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。考慮當(dāng)前行人檢測(cè)兩大熱門應(yīng)用(監(jiān)控和自動(dòng)駕駛),選用監(jiān)控?cái)z像頭和車載攝像機(jī)采集的圖...
2018-08-06 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 2416 0
RLHF實(shí)踐中的框架使用與一些坑 (TRL, LMFlow)
我們主要用一個(gè)具體的例子展示如何在兩個(gè)框架下做RLHF,并且記錄下訓(xùn)練過程中我們踩到的主要的坑。這個(gè)例子包括完整的SFT,獎(jiǎng)勵(lì)建模和 RLHF, 其中R...
2023-06-20 標(biāo)簽:框架模型數(shù)據(jù)集 2405 0
一個(gè)真實(shí)閑聊多模態(tài)數(shù)據(jù)集TikTalk
隨著大量預(yù)訓(xùn)練語言模型在文本對(duì)話任務(wù)中的出色表現(xiàn),以及多模態(tài)的發(fā)展,在對(duì)話中引入多模態(tài)信息已經(jīng)引起了大量學(xué)者的關(guān)注。
2023-02-09 標(biāo)簽:IGCT數(shù)據(jù)集 2398 0
通用AI大模型Segment Anything在醫(yī)學(xué)影像分割的性能究竟如何?
為了全面評(píng)估分析SAM在醫(yī)學(xué)影像分割上的表現(xiàn),團(tuán)隊(duì)收集并標(biāo)準(zhǔn)化了52個(gè)公共數(shù)據(jù)集,最終整理構(gòu)建了一個(gè)包含16種影像模態(tài)和68種生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域分割目標(biāo)(表1...
2023-05-06 標(biāo)簽:AI醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集 2370 0
基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集(CORR2CAUSE)如何測(cè)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(biāo)志之一。因果關(guān)系NLP領(lǐng)域近年來引起了人們的極大興趣,但其主要依賴于從常識(shí)知識(shí)中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系。本研究提出了一個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集(CO...
2023-06-20 標(biāo)簽:編碼語言模型數(shù)據(jù)集 2367 0
支持向量機(jī)的基本原理 支持向量機(jī)可以解決什么問題
支持向量機(jī)(Support Vector Machine,簡(jiǎn)稱SVM)是一種非常流行和強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,常用于分類和回歸問題。它的基本原理源自于統(tǒng)計(jì)學(xué)...
2024-01-17 標(biāo)簽:函數(shù)支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 2358 0
Google又為科研工作者推出了一款重磅產(chǎn)品——數(shù)據(jù)集搜索
在這個(gè)新版本中,用戶可以找到很多環(huán)境和社會(huì)科學(xué)相關(guān)的數(shù)據(jù)集,以及其他學(xué)科的數(shù)據(jù),包括政府?dāng)?shù)據(jù)和新聞機(jī)構(gòu)提供的數(shù)據(jù),如 ProPublica。隨著越來越多...
2018-09-07 標(biāo)簽:Google數(shù)據(jù)集 2328 0
因此,對(duì)于ChatGPT的評(píng)測(cè)方面,不止需要關(guān)注給定下游任務(wù)的性能評(píng)測(cè),同時(shí)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(duì)決策判...
2023-05-10 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集ChatGPT 2318 0
怎么把圖片表示成高質(zhì)量文本一直是個(gè)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(biāo)簽:SAM數(shù)據(jù)集ChatGPT 2310 0
通過實(shí)戰(zhàn)針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)之特征工程進(jìn)行處理
對(duì)于缺失值是任何一個(gè)數(shù)據(jù)集都不可避免的,在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)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(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)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(gè)全新概念:剛度(Stiffness)
學(xué)習(xí)率的選擇對(duì)學(xué)習(xí)函數(shù)的剛度特性有顯著影響。高學(xué)習(xí)率會(huì)導(dǎo)致函數(shù)逼近在更大的距離上“更剛”(stiffer),并且學(xué)習(xí)到的特征可以更好地泛化到來自不同類的...
2019-03-21 標(biāo)簽:Google神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 2280 0
突破有限的人類標(biāo)注的限制,提供一種新的訓(xùn)練視頻跟蹤的思路
我們這里提出的其實(shí)是介于 tracking 與 optical flow 的中間的 mid-level correspondence 或者說是 semi...
2019-05-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視頻跟蹤數(shù)據(jù)集 2276 0
多尺度多方法組合的網(wǎng)約車需求預(yù)測(cè)方法研究
一般的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如RNN通常會(huì)因?yàn)闀r(shí)間相隔較遠(yuǎn)之間的依賴問題難以學(xué)習(xí),LSTM 通過對(duì)輸入信息進(jìn)行門控處理,很好地解決了時(shí)間序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)期依賴問題。L...
2022-10-11 標(biāo)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(cè)
Density-based方法:基于密度的方法通常采用預(yù)訓(xùn)練的模型來提取輸入圖像的有意義嵌入向量,測(cè)試圖像時(shí)通過計(jì)算嵌入表示與參考表示分布之間的相似度以...
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