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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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DeepMind論文推出了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——GQN
GQN可以表示、測(cè)量并且減少不確定性。即使在沒(méi)有完全看到所有場(chǎng)景的情況下,網(wǎng)絡(luò)也可以解釋其中的不確定之處。同時(shí)也能根據(jù)部分圖像拼成完整的場(chǎng)景。下面的第一...
2018-06-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 5k 0
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)最難的地方,就是建模
在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)里面,每個(gè)實(shí)體有自己的一張表(table),所有屬性都是這張表的字段(field),表與表之間根據(jù)關(guān)聯(lián)字段"連接"(join)在一起。所以...
2019-04-04 標(biāo)簽:SQL數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)集 5k 0
構(gòu)建簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)管道,為什么tf.data要比f(wàn)eed_dict更好?
如果想減少GPU閑置時(shí)間,我們可以在管道末尾添加tf.data.Dataset.prefetch(buffer_size),其中buffer_size這...
2018-12-03 標(biāo)簽:GPU數(shù)據(jù)集 4.9k 0
用于語(yǔ)音情緒識(shí)別的基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的說(shuō)話人無(wú)關(guān)的表示
作者基于本模型和兩種訓(xùn)練技巧分別在IEMOCAP數(shù)據(jù)集和SpeechOcean中文大數(shù)據(jù)集上做了測(cè)試,所用的具體模型結(jié)構(gòu)如下所示,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在IEM...
2019-05-07 標(biāo)簽:分類(lèi)器數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 4.9k 0
結(jié)果,吉他手啊,演員啊,畫(huà)家啊,紛紛與通緝犯高分匹配成功。AI一共完成了17次置信度 (Confidence) 95%以上的匹配。 在另外一項(xiàng)用NIS...
2018-08-08 標(biāo)簽:人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集亞馬遜 4.9k 0
訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù):Wikipedia + BooksCorpus,在處理Wikipedia時(shí)使用了與BERT repo相同的工具,但出于某種原因,我們的Wik...
2019-07-27 標(biāo)簽:代碼語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 4.8k 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 4.8k 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(wèn)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(jiàn)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 4.8k 0
第一個(gè)大規(guī)模點(diǎn)云的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練MAE算法Voxel-MAE
Voxel-MAE證明了對(duì)大規(guī)模點(diǎn)云進(jìn)行基于掩碼的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí),來(lái)提高無(wú)人車(chē)的感知性能是可行的。KITTI、nuScenes、Waymo數(shù)據(jù)集上,S...
2022-10-21 標(biāo)簽:編碼器激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 4.8k 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(guò)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 4.8k 0
基于YOLOv8實(shí)現(xiàn)自定義姿態(tài)評(píng)估模型訓(xùn)練
Hello大家好,今天給大家分享一下如何基于YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型,實(shí)現(xiàn)在自定義數(shù)據(jù)集上,完成自定義姿態(tài)評(píng)估模型的訓(xùn)練與推理。
2023-12-25 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集命令行 4.8k 0
如何在Hadoop上運(yùn)行這些深度學(xué)習(xí)工作
典型的深度學(xué)習(xí)工作流程:數(shù)據(jù)從各個(gè)終端(或其他來(lái)源)匯聚到數(shù)據(jù)湖中。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以使用筆記本進(jìn)行數(shù)據(jù)探索,創(chuàng)建 pipelines 來(lái)進(jìn)行特征提取/分割...
2019-01-15 標(biāo)簽:機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4.8k 0
線性SVM分類(lèi)器通過(guò)簡(jiǎn)單地計(jì)算決策函數(shù)
虛線表示的是那些決策函數(shù)等于 1 或 -1 的點(diǎn):它們平行,且到?jīng)Q策邊界的距離相等,形成一個(gè)間隔。訓(xùn)練線性 SVM 分類(lèi)器意味著找到w值和b值使得這一個(gè)...
2018-07-12 標(biāo)簽:分類(lèi)器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.7k 0
如何用PaddlePaddle手寫(xiě)一個(gè)垃圾郵件分類(lèi)器
拿到數(shù)據(jù)后我們可以很清楚的看到郵件的內(nèi)容,但并不是所有的內(nèi)容都是我們需要的,在這里我們僅提取了郵件中的中文來(lái)作為訓(xùn)練語(yǔ)料。如果仔細(xì)觀察的話,會(huì)發(fā)現(xiàn)不是所...
2018-06-19 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.7k 0
在這項(xiàng)研究中,我們解決了視覺(jué)推理中關(guān)于時(shí)間和記憶的第二個(gè)局限性問(wèn)題。推理智能體必須記住其視覺(jué)歷史的相關(guān)部分,忽略不相關(guān)的細(xì)節(jié),根據(jù)新的信息更新和操作記憶...
2018-03-23 標(biāo)簽:編程語(yǔ)言人工智能數(shù)據(jù)集 4.7k 0
一個(gè)單路徑One-Shot模型,以解決訓(xùn)練過(guò)程中面對(duì)的主要挑戰(zhàn)
One-Shot 是一種新范式。它定義了超網(wǎng)絡(luò),并以相似的方式做權(quán)重復(fù)用。但是并沒(méi)有將模型結(jié)構(gòu)分布參數(shù)化。模型搜索從超網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中解耦,并且解決步驟是獨(dú)立...
2019-04-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4.7k 0
如何通過(guò)組合沿方位角方向的切面來(lái)創(chuàng)建動(dòng)畫(huà)
在參數(shù)化表面的設(shè)置窗口中,Study 1/Solution 1(2) 可用作數(shù)據(jù)集,結(jié)果參數(shù) theta 則用于定義 x、y 和 z 軸方向的表達(dá)式。需...
2018-11-20 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集COMSOL 4.7k 0
半小時(shí)學(xué)會(huì)PyTorch快速圖片分類(lèi)
cnn_learner 使用來(lái)自給定架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建CNN學(xué)習(xí)器、來(lái)自預(yù)訓(xùn)練模型的學(xué)習(xí)參數(shù)用于初始化模型,允許更快的收斂和高精度。我們使用的CNN架...
2019-07-13 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集cnnpytorch 4.7k 0
探索GAN的景觀,并討論常見(jiàn)的陷阱和可重復(fù)性等問(wèn)題
在訓(xùn)練點(diǎn)和生成的樣本之間的線性插值上評(píng)估梯度,作為最佳耦合的代理(proxy)。 還可以在數(shù)據(jù)流形周?chē)u(píng)估梯度損失,這促使鑒別器在該區(qū)域中成分段線性。梯...
2018-07-16 標(biāo)簽:發(fā)生器GAN數(shù)據(jù)集 4.6k 0
基于深度學(xué)習(xí)的無(wú)信標(biāo)自動(dòng)追蹤工具
通過(guò)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(mén)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) 4.6k 0
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