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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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NLP-Progress庫(kù)NLP的最新數(shù)據(jù)集、論文和代碼
方向是自然語(yǔ)言處理的同學(xué)們有福啦,為了跟蹤自然語(yǔ)言處理(NLP)的進(jìn)展,有大量仁人志士在 Github 上維護(hù)了一個(gè)名為 NLP-Progress 的庫(kù)...
2018-11-17 標(biāo)簽:代碼數(shù)據(jù)集NLP 2687 0
谷歌的研究人員提出了一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音特征的聚類
那么它具體是怎么工作的呢?假設(shè)我們有四個(gè)人同時(shí)對(duì)著這個(gè)AI說(shuō)話(這是個(gè)例子,模型其實(shí)可以處理更多的人)。那么每個(gè)人將會(huì)得到一個(gè)自己的RNN實(shí)例,擁有相同...
2018-11-16 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 5267 0
Batch的大小、災(zāi)難性遺忘將如何影響學(xué)習(xí)速率
所以,我們?cè)撊绾卧谙拗朴?xùn)練速度的情況下,還可以提高batch size,同時(shí)不用維持曲率效應(yīng)帶來(lái)的不穩(wěn)定性?答案可能是其他因素在限制學(xué)習(xí)速率,而我們并沒...
2018-11-14 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集ResNet 3735 0
深入淺出地介紹了一個(gè)有趣的概念:等待時(shí)間悖論
當(dāng)乘客在隨機(jī)時(shí)間點(diǎn)到達(dá)公交站時(shí),他們經(jīng)歷的等待時(shí)間的概率既會(huì)受p(T)影響,又會(huì)受T本身影響:汽車到達(dá)間隔越長(zhǎng),乘客遇到較長(zhǎng)等待時(shí)間的概率也會(huì)相應(yīng)變大。
2018-11-13 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)可視化 8470 0
如何把握設(shè)計(jì)與功能之間的平衡,創(chuàng)建出簡(jiǎn)潔直觀的可視化圖像?
這個(gè)例子告訴我們,在可視化數(shù)據(jù)之前,多問問自己可視化的目的會(huì)幫我們更好地選擇圖表??梢暬瘓D像不應(yīng)該只是一堆漫無(wú)目的、沒有重點(diǎn)的圖形,我們不一定要在上面呈...
2018-11-10 標(biāo)簽:可視化數(shù)據(jù)集 3276 0
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(diǎn)要么分布在0,要么分布在1,散點(diǎn)圖是無(wú)法工作的。對(duì)于連續(xù)的目標(biāo),數(shù)據(jù)點(diǎn)太多會(huì)難以理解目標(biāo)和特征趨勢(shì)。但是Feat...
2018-11-10 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2449 0
Ariza部署了一個(gè)WebApp利用圖像分析技術(shù)診斷患者是否患有瘧疾
在諸多瘧疾診斷方法中,鏡檢法是許多醫(yī)院的支柱,它的具體流程是先把患者血液涂抹在載玻片上,用造影劑染色以區(qū)分血紅細(xì)胞內(nèi)的寄生蟲,然后經(jīng)專業(yè)訓(xùn)練的臨床醫(yī)生再...
2018-11-08 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集圖像分析 2852 0
如何用Fashion-MNIST數(shù)據(jù)集搭建一個(gè)用于辨認(rèn)時(shí)尚單品的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
去年八月份,德國(guó)研究機(jī)構(gòu)Zalando Research在GitHub上推出了一個(gè)全新的數(shù)據(jù)集,其中訓(xùn)練集包含60000個(gè)樣例,測(cè)試集包含10000個(gè)樣...
2018-11-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.0萬(wàn) 0
一種從空中角度測(cè)量車輛數(shù)據(jù)的新方法
High D數(shù)據(jù)集記錄在德國(guó)科隆附近的六個(gè)不同地點(diǎn)。 位置因車道數(shù)量和速度限制而異。 記錄的數(shù)據(jù)中包括轎車和卡車。研究者們使用了最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺算法從...
2018-11-06 標(biāo)簽:無(wú)人機(jī)計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 4970 0
圖像分類問題為例,帶你領(lǐng)略fastai這一高層抽象框架驚人的簡(jiǎn)潔性
現(xiàn)在我們回過頭來(lái),再看看from_folder這個(gè)方法,它根據(jù)路徑參數(shù)獲取數(shù)據(jù)集目錄,然后根據(jù)目錄結(jié)構(gòu)區(qū)分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、分類集,根據(jù)目錄名稱獲取樣本的...
2018-11-05 標(biāo)簽:圖像分類數(shù)據(jù)集 1.1萬(wàn) 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(lái)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(lái)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) 2369 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?duì)數(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 2227 0
三種數(shù)據(jù)提供有歧義的結(jié)果的情況,因果關(guān)系如何幫助澄清數(shù)據(jù)的解讀
盡管看起來(lái)是同一件事,兩種說(shuō)法,這兩種回歸會(huì)給出不同的最佳擬合直線。這兩條線不可能都是最佳的,那么哪一條才是最佳擬合直線,為什么?
2018-10-31 標(biāo)簽:函數(shù)數(shù)據(jù)集 3231 0
科學(xué)家真正信任人工智能之前,首先需要去理解機(jī)器是如何學(xué)習(xí)的
科學(xué)家正面臨一個(gè)復(fù)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(fù)責(zé)、高效的軟件的研究人員,必須解決的難...
2018-10-29 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4369 0
如何基于Plotly和ipywidgets在Jupyter Notebook中創(chuàng)建交互可視化內(nèi)容
我的Fitbit睡眠數(shù)據(jù)是一個(gè)需要可視化不同統(tǒng)計(jì)量(睡眠效率、睡眠得分、初次入睡時(shí)間等)、不同尺度(日、周、年等)數(shù)據(jù)的例子。使用Seaborn的刻面圖...
2018-10-26 標(biāo)簽:可視化數(shù)據(jù)集 1.6萬(wàn) 0
樸素貝葉斯分類算法并實(shí)現(xiàn)中文數(shù)據(jù)集的輿情分析案例
先驗(yàn)概率是由以往的數(shù)據(jù)分析得到的概率,泛指一類事物發(fā)生的概率,根據(jù)歷史資料或主觀判斷未經(jīng)證實(shí)所確定的概率。后驗(yàn)概率而是在得到信息之后再重新加以修正的概率...
2018-10-23 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集貝葉斯分類器 9869 1
數(shù)據(jù)集,網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和剪枝方法
過度參數(shù)化(over-parameterization)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)普遍屬性,這會(huì)導(dǎo)致高計(jì)算成本和高內(nèi)存占用。作為一種補(bǔ)救措施,網(wǎng)絡(luò)剪枝(net...
2018-10-23 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集 6064 0
一種使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)斗地主游戲中玩家行為的方法
策略網(wǎng)絡(luò)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式。其中該網(wǎng)絡(luò)包含 10 層 CNN 層和 1 層全連接層,激活函數(shù)采用 Relu。最終的 softmax 層輸出所有合理出牌方...
2018-10-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 7596 0
了解用話題建模分析在線產(chǎn)品評(píng)論的重要性
在開始文本挖掘前,數(shù)據(jù)處理和清洗是很重要的一步。在這一步中,我們會(huì)刪除標(biāo)點(diǎn)、停止詞等,讓評(píng)論的形式盡可能統(tǒng)一。處理好之后,就可以檢查數(shù)據(jù)中最常出現(xiàn)的詞語(yǔ)...
2018-10-19 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集電商 3966 0
探索“What-If”場(chǎng)景通常意味著編寫一次性的自定義代碼來(lái)分析特定模型
What-If 工具擁有各種功能,包括使用 Facets 自動(dòng)可視化數(shù)據(jù)集、手動(dòng)編輯數(shù)據(jù)集示例并查看相關(guān)更改的影響,以及自動(dòng)生成局部依賴圖(顯示模型的預(yù)...
2018-10-11 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4046 0
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