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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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開源了!UniControl:可控視覺生成的統(tǒng)一擴(kuò)散模型
現(xiàn)有的可控圖片生成模型都是針對(duì)單一的模態(tài)進(jìn)行設(shè)計(jì),然而 Taskonomy [3] 等工作證明不同的視覺模態(tài)之間共享特征和信息,因此本文認(rèn)為統(tǒng)一的多模態(tài)...
2023-06-08 標(biāo)簽:圖像模型數(shù)據(jù)集 982 0
Faiss 的全稱是Facebook AI Similarity Search,是由 Facebook 開發(fā)的適用于稠密向量匹配的開源庫(kù),作為向量化檢索...
2022-07-14 標(biāo)簽:cpu向量數(shù)據(jù)集 978 0
隨著計(jì)算和數(shù)據(jù)處理變得越來越分散和復(fù)雜,AI 的重點(diǎn)正在從初始訓(xùn)練轉(zhuǎn)向更高效的AI 推理。Meta 的 Llama3 是功能強(qiáng)大的公開可用的大型語言模型...
2024-07-18 標(biāo)簽:處理器AI數(shù)據(jù)集 974 0
邱錫鵬團(tuán)隊(duì)提出SpeechGPT:具有內(nèi)生跨模態(tài)能力的大語言模型
雖然現(xiàn)有的級(jí)聯(lián)方法或口語語言模型能夠感知和生成語音,但仍存在一些限制。首先,在級(jí)聯(lián)模型中,LLM 僅充當(dāng)內(nèi)容生成器。由于語音和文本的表示沒有對(duì)齊,LLM...
2023-05-22 標(biāo)簽:模態(tài)語言模型數(shù)據(jù)集 973 0
作者引入了一種方法,可以僅使用單個(gè)寬基線立體圖像對(duì)生成新視角。在這種具有挑戰(zhàn)性的情況下,3D場(chǎng)景點(diǎn)只被正常觀察一次,需要基于先驗(yàn)進(jìn)行場(chǎng)景幾何和外觀的重建...
2023-06-13 標(biāo)簽:3D數(shù)據(jù)集渲染器 965 0
基于預(yù)訓(xùn)練語言模型設(shè)計(jì)了一套統(tǒng)一的模型架構(gòu)
進(jìn)一步,本文研究了在更依賴 KG 的知識(shí)庫(kù)問答任務(wù)中如何利用 PLM。已有研究通常割裂地建模檢索-推理兩階段,先從大規(guī)模知識(shí)圖譜上檢索問題相關(guān)的小子圖,...
2023-04-07 標(biāo)簽:PLM語言模型數(shù)據(jù)集 960 0
15倍加速!SuperCluster:最強(qiáng)3D點(diǎn)云全景分割!
S3DIS Area 5的大規(guī)模全景分割結(jié)果,共有9.2 M個(gè)點(diǎn)( 78M預(yù)采樣)和1863個(gè)真實(shí)"物"對(duì)象。SuperCluste...
2024-01-22 標(biāo)簽:gpu數(shù)據(jù)集 959 0
100 多個(gè)開箱即用的 GNN 模型示例,15 多個(gè)在 Open Graph Benchmark(OGB)上排名靠前的基準(zhǔn)模型; * 150 多個(gè) G...
2023-03-08 標(biāo)簽:gpu數(shù)據(jù)集GNN 956 0
Python中進(jìn)行特征重要性分析的9個(gè)常用方法
如果有一個(gè)包含數(shù)十個(gè)甚至數(shù)百個(gè)特征的數(shù)據(jù)集,每個(gè)特征都可能對(duì)你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能有所貢獻(xiàn)。但是并不是所有的特征都是一樣的。有些可能是冗余的或不相關(guān)的,...
2023-10-16 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)python 955 0
TOIST借助COCO掩碼將問題擴(kuò)展到實(shí)例分割問題實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的定位
歸功于大規(guī)模視覺語言模型,名詞指代表達(dá)理解模型已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)展。然而,在像智能服務(wù)機(jī)器人這樣的現(xiàn)實(shí)交互中,系統(tǒng)輸入通常較為隱晦(比如舒服得坐下這樣的...
2022-10-27 標(biāo)簽:機(jī)器人模型數(shù)據(jù)集 946 0
通過擴(kuò)散模型理解不可學(xué)習(xí)樣本對(duì)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的脆弱性
一個(gè)直接的解決方案是設(shè)計(jì)一個(gè)特定的訓(xùn)練方案,可以在不可利用的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。這是不太理想的,因?yàn)樗皇菍?duì)不可利用的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,而沒有揭示潛在的干凈數(shù)據(jù)...
2023-11-25 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 939 0
從傳感器到?jīng)Q策:Maxar的組合產(chǎn)品支持下一代國(guó)家安全任務(wù)
用于快速?zèng)Q策的天基智能將是不久的將來多部隊(duì)、多領(lǐng)域格局中的關(guān)鍵工具。通過內(nèi)部研發(fā)、激動(dòng)人心的收購(gòu)和充滿活力的行業(yè)合作伙伴關(guān)系,Maxar擴(kuò)展了我們的產(chǎn)品...
2023-05-16 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 937 0
如何搭建VGG網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)Mnist數(shù)據(jù)集的圖像分類
如何搭建VGG網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)Mnist數(shù)據(jù)集的圖像分類? 2 方法 步驟:
2023-02-14 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集MNISTvgg 933 0
用PaddleNLP在4060單卡上實(shí)踐大模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)
作者:算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力 之前我們分享了《從零開始訓(xùn)練一個(gè)大語言模型需要投資多少錢》,其中高昂的預(yù)訓(xùn)練費(fèi)用讓許多對(duì)大模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)感興趣...
2025-02-19 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集大模型LLM 931 0
適配器微調(diào)在推薦任務(wù)中的幾個(gè)關(guān)鍵因素
可遷移的推薦系統(tǒng) (TransRec) 通常包含一個(gè)用戶編碼器和一個(gè)或多個(gè)基于模態(tài)的物品編碼器,其中基于模態(tài)的物品編碼器通常是經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的 ViT, B...
2024-03-04 標(biāo)簽:編碼器適配器推薦系統(tǒng) 926 0
PyTorch教程-10.5。機(jī)器翻譯和數(shù)據(jù)集
10.5。機(jī)器翻譯和數(shù)據(jù)集? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook ...
2023-06-05 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集pytorch 923 0
改動(dòng)一行代碼,PyTorch訓(xùn)練三倍提速!這些技術(shù)是關(guān)鍵!
想要注意的是,模型和數(shù)據(jù)集的詳細(xì)信息并不是這里的主要關(guān)注點(diǎn)(它們只是為了盡可能簡(jiǎn)單,以便讀者可以在自己的機(jī)器上復(fù)現(xiàn),而不需要下載和安裝太多的依賴)。所有...
2023-08-14 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)pytorch 919 0
3.GraphSAGE[9]:generalized aggregation方法
歸納學(xué)習(xí)(Inductive Learning):先從訓(xùn)練樣本中學(xué)習(xí)到一定的模式,然后利用其對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)(即首先從特殊到一般,然后再?gòu)囊话愕教厥猓?..
2023-11-16 標(biāo)簽:模型貝葉斯數(shù)據(jù)集 913 0
多語言的開放式問答數(shù)據(jù)集構(gòu)建過程
從評(píng)測(cè)能力上來看,由于目前的評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集主要是利用人類試題及其標(biāo)準(zhǔn)答案進(jìn)行評(píng)測(cè),這種評(píng)價(jià)方式更偏向?qū)ν评砟芰Φ脑u(píng)估,存在評(píng)估結(jié)果和模型真實(shí)能力有?定偏差。
2023-12-11 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)集ChatGPT 910 0
除了提高性能之外,還能縮短提示時(shí)間,確保類似性能。另外,微調(diào)目前僅支持處理4000 tokens,這也是此前微調(diào)型號(hào)的兩倍。16k tokens微調(diào)將于...
2023-08-24 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集OpenAI大模型 901 0
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