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標(biāo)簽 > 模型
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? 3D對(duì)象的生成模型在VR和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中越來越受歡迎。但使用標(biāo)準(zhǔn)的3D表示(如體素或點(diǎn)云)來訓(xùn)練這些模型是具有挑戰(zhàn)性的,并且需要復(fù)雜的工具來進(jìn)行適當(dāng)...
之前帶大家一起使用Keras訓(xùn)練了一個(gè)GRU模型,并使用mnist的手寫字體數(shù)據(jù)集進(jìn)行了驗(yàn)證。本期小編將繼續(xù)帶來一篇擴(kuò)展,即GRU模型的測試方法。盡管我...
一個(gè)任務(wù)通用的的指令微調(diào)Embedder!
現(xiàn)有的文本嵌入表示方法在應(yīng)用到新的任務(wù)或領(lǐng)域時(shí),通常性能都會(huì)受損,甚至應(yīng)用到相同任務(wù)的不同領(lǐng)域也會(huì)遇到同樣的問題。常見的解決辦法是通過針對(duì)下游任務(wù)和領(lǐng)域...
2023-09-05 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集自然語言 1.8k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)挑戰(zhàn):如何避免機(jī)器學(xué)習(xí)模型過擬合?
分類是機(jī)器學(xué)習(xí)最常見的應(yīng)用之一。 分類技術(shù)可預(yù)測離散的響應(yīng) — 例如,電子郵件是不是垃圾郵件,腫瘤是惡性還是良性的。 分類模型可將輸入數(shù)據(jù)劃分成不同類別...
基于高光譜圖像與光譜特征融合技術(shù)的雞蛋新鮮度無損判別模型的建立
引言 雞蛋新鮮度等級(jí)評(píng)價(jià)是雞蛋品質(zhì)檢測研究中一項(xiàng)重要的工作。近年來,國內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用介電特性、電子鼻、機(jī)器視覺、近紅外光譜分析等技術(shù)在雞蛋新鮮度無損檢測領(lǐng)...
人工神經(jīng)元模型是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中非常重要的概念之一。它模仿了生物神經(jīng)元的工作方式,通過數(shù)學(xué)和算法來實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的處理和學(xué)習(xí)。 一、人工神經(jīng)元模型的...
2024-07-11 標(biāo)簽:人工智能模型機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
如何在Ray分布式計(jì)算框架下集成NVIDIA Nsight Systems進(jìn)行GPU性能分析
在大語言模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中,GPU 性能優(yōu)化至關(guān)重要。隨著模型規(guī)模不斷擴(kuò)大,如何高效地分析和優(yōu)化 GPU 性能成為開發(fā)者面臨的主要挑戰(zhàn)之一。
人臉檢測與識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向,具有廣泛的應(yīng)用前景,如安全監(jiān)控、身份認(rèn)證、智能視頻分析等。本文將詳細(xì)介紹人臉檢測與識(shí)別的方法。 引言...
2024-07-03 標(biāo)簽:模型人臉檢測計(jì)算機(jī)視覺 1.8k 0
去噪擴(kuò)散概率模型(DDPM)在圖像生成、音頻合成、分子生成和似然估計(jì)領(lǐng)域都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了 SOTA 性能。同時(shí)無分類器(classifier-free)指導(dǎo)...
基于物理信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Physics-informed Neural Network, 簡稱PINN),是一類用于解決有監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它不僅...
2023-09-24 標(biāo)簽:labview神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 1.8k 0
具有Event-Argument相關(guān)性的事件因果關(guān)系提取方法
事件因果關(guān)系識(shí)別(ECI)旨在檢測兩個(gè)給定文本事件之間是否存在因果關(guān)系,是事件因果關(guān)系理解的重要任務(wù)。然而,ECI 任務(wù)忽略了關(guān)鍵的事件結(jié)構(gòu)和因果因果關(guān)...
一定要「分詞」嗎?Andrej Karpathy:是時(shí)候拋棄這個(gè)歷史包袱了
首先,Karpathy 認(rèn)為,Tokenization 引入了復(fù)雜性:通過使用 tokenization,語言模型并不是完全的端到端模型。它需要一個(gè)獨(dú)立...
2023-05-17 標(biāo)簽:AI數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模型 1.8k 0
ImgX-DiffSeg:基于DDPMs的3D醫(yī)學(xué)圖像分割
DDPM 是一種生成模型,可用于圖像去噪和分割。工作原理是模擬干凈圖像的概率分布,然后在圖像中添加噪點(diǎn)以生成噪聲版本。相反的,模型嘗試通過移除添加的噪點(diǎn)...
YOLOv7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集包括哪些
? YOLOv7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集整個(gè)過程主要包括:環(huán)境安裝—制作數(shù)據(jù)集—模型訓(xùn)練—模型測試—模型推理 一、準(zhǔn)備深度學(xué)習(xí)環(huán)境 本人的筆記本電腦系統(tǒng)是:Wi...
2023-05-29 標(biāo)簽:模型代碼數(shù)據(jù)集 1.8k 0
GPU服務(wù)器AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)
眾所周知,在大型模型訓(xùn)練中,通常采用每臺(tái)服務(wù)器配備多個(gè)GPU的集群架構(gòu)。在上一篇文章《高性能GPU服務(wù)器AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(上篇)》中,我們對(duì)GPU網(wǎng)絡(luò)中的核...
C集成的MATLAB/Simulink類型仿真學(xué)習(xí)總結(jié)
S-Function 使用一種特殊的調(diào)用格式讓你可以與Simulink 方程求解器相互作用,這與發(fā)生在求解器和內(nèi)置Simulink 塊之間的相互作用非常...
光學(xué)系統(tǒng)多用于對(duì)物體成像。未經(jīng)嚴(yán)格設(shè)計(jì)的光學(xué)系統(tǒng)只有在近軸區(qū)才能成完善像。由于在近軸區(qū)成像的范圍和光束寬度均趨于無限小,因此沒有很大的實(shí)用意義。
2023-08-19 標(biāo)簽:模型光學(xué)系統(tǒng)光線 1.8k 0
由 DeepMind 在 2021 年發(fā)布的 AlphaFold2,憑借自身在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測上的高可信度,以及遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法的效率和成本表現(xiàn),樹起了...
Docker運(yùn)行GPUStack的詳細(xì)教程
GPUStack 是一個(gè)用于運(yùn)行 AI 模型的開源 GPU 集群管理器。它具有廣泛的硬件兼容性,支持多種品牌的 GPU,并能在 Apple MacBoo...
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