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標簽 > 數(shù)據(jù)集
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訓(xùn)練語料庫:Wikipedia + BooksCorpus,在處理Wikipedia時使用了與BERT repo相同的工具,但出于某種原因,我們的Wik...
2019-07-27 標簽:代碼語言模型數(shù)據(jù)集 4653 0
我們驚訝地發(fā)現(xiàn)BERT在參數(shù)推理理解任務(wù)中的峰值性能達到77%,僅比平均未經(jīng)訓(xùn)練的人類基線低3個點。但是,我們表明這個結(jié)果完全是通過利用數(shù)據(jù)集中的虛假統(tǒng)...
2019-07-27 標簽:數(shù)據(jù)集自然語言nlp 2613 0
這次的實戰(zhàn)使用的數(shù)據(jù)是交通標志數(shù)據(jù)集,共有62類交通標志。其中訓(xùn)練集數(shù)據(jù)有4572張照片(每個類別大概七十個),測試數(shù)據(jù)集有2520張照片(每個類別大概...
2019-07-18 標簽:數(shù)據(jù)集pytorch 3454 0
LaSOT數(shù)據(jù)集的構(gòu)造原理和評估方法
圖1:常用跟蹤數(shù)據(jù)集統(tǒng)計示意圖。包括OTB-2013、OTB-2015、TC-128、NUS-PRO、UAV123、UAV20L、VOT-2014、VO...
2019-07-18 標簽:人工智能計算機視覺數(shù)據(jù)集 9862 0
如何在大型數(shù)據(jù)集中使用datatable包進行數(shù)據(jù)處理
為了能夠更準確地構(gòu)建模型,現(xiàn)在機器學(xué)習(xí)應(yīng)用通常要處理大量的數(shù)據(jù)并生成多種特征,這已成為必要的。而 Python 的 datatable 模塊為解決這個問...
2019-07-18 標簽:數(shù)據(jù)處理代碼數(shù)據(jù)集 2994 0
大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)下,BigDL框架的利弊與應(yīng)用教程
為什么要權(quán)衡這些問題其實不難理解,我們需要保持一致的環(huán)境,避免大型數(shù)據(jù)集跨不同集群之間的傳遞。此外,從現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施中移動專有數(shù)據(jù)集也有安全風(fēng)險與隱患。...
2019-07-18 標簽:數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 4436 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
在kaggle的競賽中,參賽者取得top0.3%的經(jīng)驗和技巧
預(yù)測價格對數(shù)和真實價格對數(shù)的RMSE(均方根誤差)作為模型的評估指標。將RMSE轉(zhuǎn)化為對數(shù)尺度,能夠保證廉價馬匹和高價馬匹的預(yù)測誤差,對模型分數(shù)的影響較為一致。
2019-07-13 標簽:數(shù)據(jù)集模型訓(xùn)練 6291 0
cnn_learner 使用來自給定架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建CNN學(xué)習(xí)器、來自預(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 標簽:數(shù)據(jù)集cnnpytorch 4540 0
Google AI最新研究用無監(jiān)督數(shù)據(jù)增強推進半監(jiān)督學(xué)習(xí),取得令人矚目的成果
谷歌的結(jié)果促進了半監(jiān)督學(xué)習(xí)的復(fù)興,而且還發(fā)現(xiàn)3點有趣的現(xiàn)象:(1)SSL可以匹配甚至優(yōu)于使用數(shù)量級更多標記數(shù)據(jù)的純監(jiān)督學(xué)習(xí)。(2)SSL在文本和視覺兩個...
2019-07-13 標簽:Google函數(shù)數(shù)據(jù)集 3790 0
Hinton等人新研究告訴你:標簽平滑技術(shù)到底怎么用!
為了對這一現(xiàn)象進行解釋,本文對標簽平滑對網(wǎng)絡(luò)倒數(shù)第二層表示的影響進行了可視化,發(fā)現(xiàn)標簽平滑使同一類訓(xùn)練實例表示傾向于聚合為緊密的分組。這導(dǎo)致了不同類的實...
2019-07-07 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集標簽 7477 0
在多個數(shù)據(jù)集的光流預(yù)測任務(wù)上大幅提升了預(yù)測性能
在每個級別的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(類似于PWC-Net)。˙wl表示水平l的初始粗流,F(xiàn) l表示翹曲的特征表示。在每個級別,將初始流量和成本量作為輸入交換,以便同時...
2019-07-07 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺數(shù)據(jù)集 4365 0
無需翻譯的無監(jiān)督復(fù)述的新方法:允許從輸入句子生成多樣化、但語義上接近的句子
理論上來看,翻譯技術(shù)可能是自動復(fù)述的有效解決方案,因為翻譯技術(shù)是從語言實現(xiàn)中抽象出語義內(nèi)容。例如,將相同的句子分配給不同的翻譯者,最終翻譯出來的內(nèi)容通常...
2019-06-29 標簽:解碼器谷歌數(shù)據(jù)集 3717 0
何愷明團隊所在的Facebook AI推出ResNeXt-101模型
本文試圖通過研究一個未開發(fā)的數(shù)據(jù)體系來解決這個復(fù)雜的問題:使用外部社交媒體上數(shù)十億的帶有標簽的圖像作為數(shù)據(jù)源。該數(shù)據(jù)源具有大而且不斷增長的優(yōu)點,而且是“...
2019-06-29 標簽:圖像分類機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6765 0
李飛飛等人ICLR2019論文構(gòu)建人類眼睛感知評估(HYPE),帶給你新的認知
我們在ImageNet 的和CIFAR-10數(shù)據(jù)集上對HYPE 的性能進行了測試。當(dāng)產(chǎn)生CIFAR-10時,像BEGAN這樣的早期GANs在HYPE∞中...
2019-06-23 標簽:圖像數(shù)據(jù)集李飛飛 2512 0
如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)處理圖像水印
水印作為一種保護版權(quán)的有效方式被廣泛地應(yīng)用于海量的互聯(lián)網(wǎng)圖像,針對水印的各種處理顯得越來越重要,比如水印的檢測和水印的去除與反去除。
2019-06-07 標簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2965 0
NIST手寫字符集的第一部分已經(jīng)在一年前發(fā)布,它是一個由2000名人口普查局員工手寫的訓(xùn)練集和500名高中生手寫的更具挑戰(zhàn)性的測試集。 LeCun、Co...
2019-06-02 標簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集MNIST 6451 0
MIT人工智能實驗室的研究人員開發(fā)了一種“觸覺手套”
即使我們的其他感官失敗了,提供給我們大腦的觸覺信息仍然是我們與周圍環(huán)境交互的有力工具。這是一種非常重要的能力,也是機器人研究喜歡模仿的能力。如果實現(xiàn)了的...
2019-06-02 標簽:傳感器人工智能數(shù)據(jù)集 4451 0
如何使用TensorFlow2.0構(gòu)建和部署端到端的圖像分類器
從 TensorFlow Datasets 中下載的數(shù)據(jù)集包含很多不同尺寸的圖片,我們需要將這些圖像的尺寸調(diào)整為固定的大小,并且將所有像素值都進行標準化...
2019-05-31 標簽:數(shù)據(jù)集cnntensorflow 6549 0
面臨上述的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)之間的領(lǐng)域差異的問題,簡單地應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型可能導(dǎo)致模型聚焦于每個領(lǐng)域的偏差,即便訓(xùn)練數(shù)據(jù)是充足的。為了避免該問題,本文研究了...
2019-06-07 標簽:數(shù)據(jù)集解耦遷移學(xué)習(xí) 6960 0
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