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標簽 > 數(shù)據(jù)集
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它的概念很簡單:對于每個目標對象,F(xiàn)aster R-CNN都有兩個輸出,一是分類標簽,二是候選窗口;為了分割目標像素,我們可以在前兩個輸出的基礎(chǔ)上增加第...
2018-07-20 標簽:機器人數(shù)據(jù)集 6.8萬 0
估計兩句子間語義相似度最簡單的方法就是求句子中所有單詞詞嵌入的平均值,然后計算兩句子詞嵌入之間的余弦相似性。很顯然,這種簡單的基準方法會帶來很多變數(shù)。我...
2018-06-30 標簽:編碼器數(shù)據(jù)集自然語言 5.4萬 0
為什么要使用預(yù)訓(xùn)練模型?一些頂級的預(yù)訓(xùn)練模型介紹
多用途模型是自然語言處理領(lǐng)域的熱門話題。這些模型為機器翻譯、問答系統(tǒng)、聊天機器人、情緒分析等我們感興趣的自然語言處理應(yīng)用提供了動力。這些多用途自然語言處...
2019-04-08 標簽:數(shù)據(jù)集自然語言處理遷移學(xué)習(xí) 3.9萬 0
來看看Spark和Flink各自的優(yōu)劣和主要區(qū)別
Flink是統(tǒng)一的流和批處理框架,基本數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)流,以及事件(Event)的序列,F(xiàn)link從設(shè)計之初秉持了一個觀點:批是流的特例。每一條數(shù)據(jù)都可以...
2019-03-15 標簽:gpu數(shù)據(jù)集SPARK 3.2萬 0
4分鐘訓(xùn)練好AlexNet,6.6分鐘訓(xùn)練好ResNet-50,創(chuàng)造了AI訓(xùn)練世界新紀錄
為了充分利用大規(guī)模集群算力以達到提升訓(xùn)練速度的目的,人們不斷的提升batch size大小,這是因為更大的batch size允許我們在擴展GPU數(shù)量的...
2018-08-02 標簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.8萬 0
簡要解釋one hot編碼這一機器學(xué)習(xí)中極為常見的技術(shù)
其中,類別值是分配給數(shù)據(jù)集中條目的數(shù)值編號。比如,如果我們在數(shù)據(jù)集中新加入一個公司,那么我們會給這家公司一個新類別值4。當獨特的條目增加時,類別值將成比例增加。
2018-06-30 標簽:編碼器機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.6萬 0
如何讓tSNE在大型、高維數(shù)據(jù)庫上實時進行可視化的詳細資料概述
tSNE是目前最為流行的一種高維數(shù)據(jù)降維的算法。在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)不僅越來越多,而且變得越來越復(fù)雜,數(shù)據(jù)維度的轉(zhuǎn)化也在驚人地增加。對于計算機而言,處理高...
2018-06-10 標簽:GPU算法數(shù)據(jù)庫 2.3萬 0
一種基于點云的Voxel(三維體素)特征的深度學(xué)習(xí)方法
特征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如下圖所示,包括體素分塊(Voxel Partition),點云分組(Grouping),隨機采樣(Random Sampling),...
2018-12-07 標簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2.2萬 0
Keras 依然作為一個庫,與 TensorFlow 分開,進行獨立操作,所以仍存在未來兩者會分開的可能性;然而,我們知道 Google 官方同時支持 ...
2018-10-11 標簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)Keras 2.2萬 0
調(diào)參心得:如何優(yōu)化超參數(shù)的,如何證實方法是有效的
自動化超參數(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——是擁抱人機之間的協(xié)作。...
2018-08-31 標簽:參數(shù)數(shù)據(jù)集 2.1萬 0
如何用Fashion-MNIST數(shù)據(jù)集搭建一個用于辨認時尚單品的機器學(xué)習(xí)模型
去年八月份,德國研究機構(gòu)Zalando Research在GitHub上推出了一個全新的數(shù)據(jù)集,其中訓(xùn)練集包含60000個樣例,測試集包含10000個樣...
2018-11-08 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.0萬 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)我們手頭有兩個變量,一個...
2018-08-31 標簽:降維數(shù)據(jù)集 1.9萬 0
什么是Adam、ReLU、YOLO?解釋深度學(xué)習(xí)的一些常用術(shù)語
AlexNet是一個流行的CNN架構(gòu),有八層,它比LeNet更廣泛,因此訓(xùn)練用時也更長。2012年,AlexNet贏得了ImageNet圖像分類挑戰(zhàn)。相...
2018-09-28 標簽:算法數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.9萬 0
大型人臉偽造視頻數(shù)據(jù)集:用深度學(xué)習(xí)算法XceptionNet實現(xiàn)了“假臉”檢測
偽造分類任務(wù)的目的是識別偽造圖像,它可以被看作是一個二元分類問題,逐幀處理視頻。在數(shù)據(jù)集的支持下,我們理想中的檢測算法不僅能分類高清視頻,它應(yīng)該也能分類...
2018-04-16 標簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.8萬 0
首先我們來看 panda 包里面的 read_csv() 函數(shù),它可以將時間序列數(shù)據(jù)集(關(guān)于澳大利亞藥物銷售的 csv 文件)讀取為 pandas 數(shù)據(jù)...
2019-07-13 標簽:時間序列python數(shù)據(jù)集 1.8萬 0
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,下圖是一個示例,圖中共有20個測試樣本,“Class”一欄表示每個測試樣本真正的標簽(p表示...
2018-08-22 標簽:分類器機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.7萬 0
一份深度學(xué)習(xí)“人體姿勢估計”全指南,從DeepNet到HRNet
一個部件表示目標對象某部分圖形的模板。“彈簧”顯示部件之間的連接方式,當部件通過像素位置和方向進行參數(shù)化后,其所得到的結(jié)構(gòu)可以對與姿態(tài)估計非常相關(guān)的關(guān)節(jié)...
2019-05-08 標簽:圖像數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.7萬 0
AlphaPose升級了!一個高效的算法來解決擁擠人群中的姿態(tài)估計問題
針對這樣的情況,上海交大MVIG組的研究者開源了CrowdPose數(shù)據(jù)集。CrowdPose數(shù)據(jù)集中的圖片,有著均勻分布的擁擠程度。既可以評估算法在日常...
2019-03-05 標簽:數(shù)據(jù)集開源系統(tǒng)深度學(xué)習(xí) 1.6萬 0
nuTonomy發(fā)布自動駕駛數(shù)據(jù)集nuScenes
數(shù)據(jù)集是機器學(xué)習(xí)算法的命脈——從某種意義上講,數(shù)據(jù)集對于自動駕駛等人工智能應(yīng)用領(lǐng)域,最重要的是它們的質(zhì)量最高。同時,數(shù)據(jù)集也衍生出自動駕駛行業(yè)新的商業(yè)模式。
2018-09-19 標簽:數(shù)據(jù)集自動駕駛 1.6萬 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)是一個需要可視化不同統(tǒng)計量(睡眠效率、睡眠得分、初次入睡時間等)、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 標簽:可視化數(shù)據(jù)集 1.6萬 0
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