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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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RadialGAN讓我們可以利用多個(gè)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(xùn)練過程中施加特定類別的梯度懲罰,在較老的架構(gòu)上取得了當(dāng)前最先進(jìn)的表現(xiàn)(在該項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試上超過了之前最佳的學(xué)術(shù)成果)...
2018-09-07 標(biāo)簽:GAN機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4113 0
了解一下適用于每種學(xué)習(xí)模式的數(shù)據(jù)集和問題類型
在無監(jiān)督式學(xué)習(xí)中,深度學(xué)習(xí)模型會(huì)收到某個(gè)數(shù)據(jù)集,但對(duì)于如何處理該數(shù)據(jù)集卻未獲得明確的指示。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是沒有特定預(yù)期結(jié)果或正確答案的示例的集合。然后,神經(jīng)...
2018-09-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 3472 0
基于深度學(xué)習(xí)的無信標(biāo)自動(dòng)追蹤工具
通過構(gòu)建深度網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)集,研究人員們成功訓(xùn)練出了一個(gè)可以從視頻中抽取身體特定部分位置的模型。研究人員門分別標(biāo)注了圖像中的ROI區(qū)域和每個(gè)區(qū)域中的關(guān)節(jié)作為...
2018-09-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4461 0
使用MATLAB和Simulink設(shè)計(jì)和優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)你的機(jī)器人創(chuàng)意
設(shè)計(jì)與分析三維剛體機(jī)械(如車輛平臺(tái)和機(jī)械臂)和執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)力組件(如機(jī)電或流體系統(tǒng))。您可以將 URDF 導(dǎo)入 Simulink,也可以從 SolidWo...
2018-09-05 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器人數(shù)據(jù)集 7792 0
為什么特征工程如此重要?把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖像
如上圖所示,目標(biāo)變量明顯泄漏到了f190486列中。事實(shí)上,我沒有用任何機(jī)器學(xué)習(xí)就得到了0.57分,這在排行榜上是個(gè)高分。在競(jìng)賽截止日期前二十天左右,主...
2018-09-05 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學(xué) 5674 0
隨著數(shù)據(jù)的生成和數(shù)據(jù)收集量的不斷增加,可視化和繪制推理圖變得越來越困難。一般情況下,我們經(jīng)常會(huì)通過繪制圖表來可視化數(shù)據(jù),比如假設(shè)我們手頭有兩個(gè)變量,一個(gè)...
2018-08-31 標(biāo)簽:降維數(shù)據(jù)集 1.9萬 0
調(diào)參心得:如何優(yōu)化超參數(shù)的,如何證實(shí)方法是有效的
自動(dòng)化超參數(shù)優(yōu)化及其工具最主要的問題之一,是你常常偏離原本的工作方式。預(yù)測(cè)任務(wù)無關(guān)的超參數(shù)優(yōu)化的關(guān)鍵——也是所有復(fù)雜問題的關(guān)鍵——是擁抱人機(jī)之間的協(xié)作。...
2018-08-31 標(biāo)簽:參數(shù)數(shù)據(jù)集 2.1萬 0
nteract數(shù)據(jù)探索器的設(shè)計(jì)理念和主要功能
據(jù)可視化主要有兩個(gè)領(lǐng)域:應(yīng)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(tái),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(biāo)簽:可視化數(shù)據(jù)集 4077 0
租賃站 ID(由于不知道完整詞匯,這里我們使用哈希存儲(chǔ)分區(qū)。該數(shù)據(jù)集有大約 650 個(gè)唯一值。我們會(huì)使用一個(gè)很大的哈希存儲(chǔ)分區(qū),但之后會(huì)將其嵌入到較低維度中)
2018-08-28 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集嵌套 4620 0
為進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)的大門掃清障礙,大步向前!
有了數(shù)據(jù)后要找地方進(jìn)行計(jì)算也是個(gè)頭疼的問題。雖然對(duì)于普通的機(jī)器學(xué)習(xí)問題來說,你的筆記本就能夠搞定,但是對(duì)于深度學(xué)習(xí)任務(wù)或者大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)集,小本本的算力...
2018-08-27 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2123 0
最先進(jìn)的NLP模型很脆弱!最先進(jìn)的NLP模型是虛假的!
這兩個(gè)問題都很棘手,顯然,為期一天的研討會(huì)肯定討論不出什么結(jié)果。但是在會(huì)議現(xiàn)場(chǎng),一些有遠(yuǎn)見卓識(shí)的NLP研究人員還是探討了不少方法和想法,其中有一些尤其值...
2018-08-27 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集NLP 4609 0
使用TensorFlow框架演示了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在MNIST數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用
卷積層從原輸入的三維版本開始,一般是包括色彩、寬度、高度三維的圖像。接著,圖像被分解為過濾器(核)的子集,每個(gè)過濾器的感受野均小于圖像總體。這些過濾器接...
2018-08-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類數(shù)據(jù)集 4777 0
AttnGAN可以生成任意圖像,從普通的田園風(fēng)光到抽象的場(chǎng)景
更具體地說,除了將自然語言描述編碼到全局句子向量中,句中的每個(gè)單詞同樣有對(duì)應(yīng)的向量。在第一階段,生成網(wǎng)絡(luò)利用全局句子向量生成一個(gè)低分辨率的圖像。接著,它...
2018-08-24 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集自然語言 9902 0
人臉識(shí)別究竟如何工作?亞馬遜、谷歌、IBM、微軟現(xiàn)在在用什么?
我在進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)記時(shí),只要露出四分之一臉就算一個(gè)人臉,而我的同事們有的會(huì)把不明顯的也算作人臉,或者看到眼睛、鼻子就算一張臉。所以每個(gè)人的判斷標(biāo)準(zhǔn)不同。
2018-08-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集 2975 0
如何畫roc曲線?為什么使用Roc和Auc評(píng)價(jià)分類器?
假設(shè)已經(jīng)得出一系列樣本被劃分為正類的概率,然后按照大小排序,下圖是一個(gè)示例,圖中共有20個(gè)測(cè)試樣本,“Class”一欄表示每個(gè)測(cè)試樣本真正的標(biāo)簽(p表示...
2018-08-22 標(biāo)簽:分類器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.7萬 0
面向NLP任務(wù)的遷移學(xué)習(xí)新模型ULMFit
除了能夠更快地進(jìn)行訓(xùn)練之外,遷移學(xué)習(xí)也是特別有趣的,僅在最后一層進(jìn)行訓(xùn)練,讓我們可以僅僅使用較少的標(biāo)記數(shù)據(jù),而對(duì)整個(gè)模型進(jìn)行端對(duì)端訓(xùn)練則需要龐大的數(shù)據(jù)集...
2018-08-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集NLP遷移學(xué)習(xí) 5763 0
通過訓(xùn)練大型卷積網(wǎng)絡(luò),可以預(yù)測(cè)數(shù)十億社交媒體圖像的hashtag
本文試圖通過研究一個(gè)未被探索的數(shù)據(jù)體系來解決這個(gè)復(fù)雜的問題:數(shù)十億張帶有社交媒體“標(biāo)簽”(hashtags)的真實(shí)圖片。這個(gè)數(shù)據(jù)源的優(yōu)點(diǎn)是:它很大,并且...
2018-08-19 標(biāo)簽:圖像分類數(shù)據(jù)集 2479 0
計(jì)算機(jī)相關(guān)概念太難、太抽象?別怕,往下看!
看透一個(gè)數(shù)據(jù)云是非常困難的,因此,在3D空間中,PCA顯得更為重要。在下面的示例中,原始數(shù)據(jù)以3D的形式繪制,但可以通過不同的視角,將其投射到2D空間。...
2018-08-19 標(biāo)簽:PCA可視化數(shù)據(jù)集 4570 0
如何將自定義圖片輸入到TensorFlow的訓(xùn)練模型
對(duì)于上述代碼中與模型構(gòu)建相關(guān)的代碼,請(qǐng)查閱官方《Deep MNIST for Experts》一節(jié)的內(nèi)容進(jìn)行理解。在本文中,需要重點(diǎn)掌握的是如何將本地圖...
2018-08-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集TensorFlow 9072 0
組建一個(gè)出色的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)都需要哪些角色?
有一點(diǎn)非常重要,作為一名數(shù)據(jù)分析師,所做出的任何結(jié)論都不能脫離數(shù)據(jù)。這是一種需要專業(yè)訓(xùn)練的技能,就如上面的照片一樣,你可以說:“這就是我的數(shù)據(jù)所要展示的...
2018-08-16 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4944 0
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