完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>
標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
文章:1160個 瀏覽:25910次 帖子:33個
多尺度多方法組合的網(wǎng)約車需求預(yù)測方法研究
一般的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如RNN通常會因?yàn)闀r間相隔較遠(yuǎn)之間的依賴問題難以學(xué)習(xí),LSTM 通過對輸入信息進(jìn)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(biāo)簽:數(shù)據(jù)集決策樹 2.5k 0
但這種分類方式常因?yàn)樯舷挛亩x邊界模糊,導(dǎo)致集體異常值和上下文異常值的定義邊界也模糊。上下文異常值的上下文在不同文獻(xiàn)中通常非常不同。
2022-10-18 標(biāo)簽:函數(shù)模型數(shù)據(jù)集 2.5k 0
賦能現(xiàn)代時空數(shù)據(jù):PIE-Engine Server全面支持STAC時空資產(chǎn)目錄規(guī)范
STAC 是一個開放的、社區(qū)驅(qū)動的規(guī)范,用于描述地理空間和時間相關(guān)數(shù)據(jù)集的元數(shù)據(jù)。它通過提供一種標(biāo)準(zhǔn)化的方式,來組織、發(fā)現(xiàn)和共享地理空間數(shù)據(jù)。STAC ...
2023-06-15 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)據(jù)集 2.5k 0
因此,對于ChatGPT的評測方面,不止需要關(guān)注給定下游任務(wù)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(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集ChatGPT 2.5k 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
在這個新版本中,用戶可以找到很多環(huán)境和社會科學(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 2.5k 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用-1
利用Python讀取數(shù)據(jù)集第一張圖片進(jìn)行展示
2023-02-23 標(biāo)簽:python數(shù)據(jù)集讀取 2.5k 0
清華&美團(tuán)提出稀疏Pairwise損失函數(shù)!ReID任務(wù)超已有損失函數(shù)!
ReID任務(wù)中的由于光照變化、視角改變和遮擋等原因會造成同一類中不同實(shí)例的視覺相似度很低(如圖2所示),因此由視覺相似度很低的實(shí)例(我們稱之為harmf...
2023-04-09 標(biāo)簽:函數(shù)數(shù)據(jù)集REID 2.5k 0
語言模型性能評估必備下游數(shù)據(jù)集:ZeroCLUE/FewCLUE與Chinese_WPLC數(shù)據(jù)集
零樣本學(xué)習(xí)是AI識別方法之一。簡單來說就是識別從未見過的數(shù)據(jù)類別,即訓(xùn)練的分類器不僅僅能夠識別出訓(xùn)練集中已有的數(shù)據(jù)類別, 還可以對于來自未見過的類別的數(shù)...
2023-03-27 標(biāo)簽:分類器語言模型數(shù)據(jù)集 2.5k 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 2.4k 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(xué)習(xí)率的選擇對學(xué)習(xí)函數(shù)的剛度特性有顯著影響。高學(xué)習(xí)率會導(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 2.4k 0
怎么把圖片表示成高質(zhì)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(biāo)簽:SAM數(shù)據(jù)集ChatGPT 2.4k 0
隨著新型 AI 技術(shù)的快速發(fā)展,模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的相關(guān)文檔質(zhì)量有所下降。模型內(nèi)部到底有什么秘密?它們又是如何組建的?本文綜合整理并分析了現(xiàn)代大型語言模型的...
2023-02-21 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)集ChatGPT 2.4k 0
現(xiàn)在是2023年5月,截止目前,網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)開源了眾多的LLM,如何用較低的成本,判斷LLM的基礎(chǔ)性能,選到適合自己任務(wù)的LLM,成為一個關(guān)鍵。 本文會涉...
2023-05-22 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集GPT 2.4k 0
在大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中,我們首先要做的(也是最重要的任務(wù))就是在使用算法之前分析數(shù)據(jù)集。這一步驟之所以重要,是因?yàn)樗軌蜃屛覀儗?shù)據(jù)集的復(fù)雜度有深入的了...
2018-11-02 標(biāo)簽:圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.4k 0
通過實(shí)戰(zhàn)針對機(jī)器學(xué)習(xí)之特征工程進(jìn)行處理
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(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 2.4k 0
許久沒有更新,今天來水一篇之前在arXiv上看到的論文,這篇NFLAT是對FLAT的改進(jìn)(其實(shí)也是對TENER的改進(jìn)),F(xiàn)LAT在文本后面掛單詞的方式可...
2022-08-19 標(biāo)簽:解碼顯存數(shù)據(jù)集 2.4k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者指出了一個明顯的問題:你如何調(diào)試模型?
在這篇優(yōu)秀的 Distill 文章《Four Experiments in Handwriting with a Neural Network》中,作者...
2019-04-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.3k 0
基于知識的對話生成任務(wù)(Knowledge-Grounded Dialogue Generation,KGD)是當(dāng)前對話系統(tǒng)的研究熱點(diǎn),這個任務(wù)旨在基于...
2022-09-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)集 2.3k 0
DocumentAI的模型、任務(wù)和基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
隨著最近幾年多模態(tài)大火的,越來越多的任務(wù)都被推陳出新為多模態(tài)版本。譬如,傳統(tǒng)對話任務(wù),推出了考慮視覺信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)集;事件抽取,也推出視頻形式的多模態(tài)...
2022-08-22 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.3k 0
Voting是一種集成學(xué)習(xí),它將來自多個機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測結(jié)合起來產(chǎn)生結(jié)果。在整個數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練多個基礎(chǔ)模型來進(jìn)行預(yù)測。每個模型預(yù)測被認(rèn)為是一個“投票”。...
2022-10-08 標(biāo)簽:模型集成學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.3k 0
編輯推薦廠商產(chǎn)品技術(shù)軟件/工具OS/語言教程專題
電機(jī)控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
無刷電機(jī) | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
直流電機(jī) | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯(lián)網(wǎng) | NXP | 賽靈思 |
步進(jìn)電機(jī) | SPWM | 充電樁 | IPM | 機(jī)器視覺 | 無人機(jī) | 三菱電機(jī) | ST |
伺服電機(jī) | SVPWM | 光伏發(fā)電 | UPS | AR | 智能電網(wǎng) | 國民技術(shù) | Microchip |
Arduino | BeagleBone | 樹莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |