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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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多尺度多方法組合的網(wǎng)約車需求預(yù)測方法研究
一般的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如RNN通常會因?yàn)闀r(shí)間相隔較遠(yuǎn)之間的依賴問題難以學(xué)習(xí),LSTM 通過對輸入信息進(jìn)行門控處理,很好地解決了時(shí)間序列數(shù)據(jù)長期依賴問題。L...
2022-10-11 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集決策樹 2235 0
頂刊TIP 2023!浙大提出:基于全頻域通道選擇的的無監(jiān)督異常檢測
Density-based方法:基于密度的方法通常采用預(yù)訓(xùn)練的模型來提取輸入圖像的有意義嵌入向量,測試圖像時(shí)通過計(jì)算嵌入表示與參考表示分布之間的相似度以...
“目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺中最令人興奮和具有挑戰(zhàn)性的問題之一,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為解決該問題的強(qiáng)大工具。”
2023-08-17 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)目標(biāo)檢測檢測模型 2210 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用-1
利用Python讀取數(shù)據(jù)集第一張圖片進(jìn)行展示
2023-02-23 標(biāo)簽:python數(shù)據(jù)集讀取 2205 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差大小怎么看
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差大小是衡量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的重要指標(biāo)之一。本文將介紹如何評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差大小,包括誤差的定義、評估方法、誤差分析以及誤差優(yōu)化策略等方面的...
2024-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)模型 2197 0
隨著新型 AI 技術(shù)的快速發(fā)展,模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的相關(guān)文檔質(zhì)量有所下降。模型內(nèi)部到底有什么秘密?它們又是如何組建的?本文綜合整理并分析了現(xiàn)代大型語言模型的...
2023-02-21 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)集ChatGPT 2194 0
APE:對CLIP進(jìn)行特征提純能夠提升Few-shot性能
CLIP是一個通用的模型,考慮到下游數(shù)據(jù)分布的差異,對某個下游任務(wù)來說,CLIP提取的特征并不全是有用的,可能包含一部分冗余或噪聲。因此,在這篇文章中,...
2023-07-19 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集Clip 2193 0
警告:機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)致了一場“科學(xué)危機(jī)”!
科學(xué)上的“可復(fù)制性危機(jī)”指的是當(dāng)另一組科學(xué)家嘗試同樣的實(shí)驗(yàn)時(shí),研究結(jié)果沒有被重復(fù)。這意味著最初的結(jié)果是錯誤的。一項(xiàng)分析表明,世界上85%的生物醫(yī)學(xué)研究都...
2019-02-18 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2188 0
機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者指出了一個明顯的問題:你如何調(diào)試模型?
在這篇優(yōu)秀的 Distill 文章《Four Experiments in Handwriting with a Neural Network》中,作者...
2019-04-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2173 0
現(xiàn)有的基于計(jì)算機(jī)視覺的工業(yè)異常檢測技術(shù)包括基于特征的、基于重構(gòu)的和基于合成的技術(shù)。最近,擴(kuò)散模型因其強(qiáng)大的生成能力而聞名,因此本文作者希望通過擴(kuò)散模型將...
2024-01-08 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2163 0
OpenAI:用可擴(kuò)展的多任務(wù)系統(tǒng),在多語言任務(wù)上取得了良好的成績
最近我們嘗試用無監(jiān)督學(xué)習(xí)增強(qiáng)系統(tǒng),進(jìn)一步研究語言能力。無監(jiān)督技術(shù)訓(xùn)練能通過含有巨大信息量的數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練單詞的表示,與監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)合后,模型的性能會進(jìn)一步提高...
2018-06-30 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2159 0
LLM in Medical Domain: 一文速覽大語言模型在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用
由于在生成長文本的數(shù)據(jù)集上,F(xiàn)lan-PaLM和臨床醫(yī)生的結(jié)果顯示出一定gap。本文提出了使用Instruction Prompt Tuning對Fla...
2023-06-15 標(biāo)簽:語言模型數(shù)據(jù)集大模型 2159 0
Voting是一種集成學(xué)習(xí),它將來自多個機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測結(jié)合起來產(chǎn)生結(jié)果。在整個數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練多個基礎(chǔ)模型來進(jìn)行預(yù)測。每個模型預(yù)測被認(rèn)為是一個“投票”。...
2022-10-08 標(biāo)簽:模型集成學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí) 2150 0
為進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)的大門掃清障礙,大步向前!
有了數(shù)據(jù)后要找地方進(jìn)行計(jì)算也是個頭疼的問題。雖然對于普通的機(jī)器學(xué)習(xí)問題來說,你的筆記本就能夠搞定,但是對于深度學(xué)習(xí)任務(wù)或者大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)集,小本本的算力...
2018-08-27 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2145 0
PIE-Basic軟件又添新成員 ,新增水色遙感業(yè)務(wù)處理能力
PIE-Basic為水色數(shù)據(jù)提供了便捷高效的可視化平臺支持。支持科學(xué)數(shù)據(jù)集(.nc,.hdf)的加載,可查看數(shù)據(jù)集和波段的元數(shù)據(jù)信息。支持用戶自定義添加...
2023-09-11 標(biāo)簽:遙感數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集遙感衛(wèi)星 2132 0
賦能現(xiàn)代時(shí)空數(shù)據(jù):PIE-Engine Server全面支持STAC時(shí)空資產(chǎn)目錄規(guī)范
STAC 是一個開放的、社區(qū)驅(qū)動的規(guī)范,用于描述地理空間和時(shí)間相關(guān)數(shù)據(jù)集的元數(shù)據(jù)。它通過提供一種標(biāo)準(zhǔn)化的方式,來組織、發(fā)現(xiàn)和共享地理空間數(shù)據(jù)。STAC ...
2023-06-15 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)據(jù)集 2121 0
現(xiàn)在是2023年5月,截止目前,網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)開源了眾多的LLM,如何用較低的成本,判斷LLM的基礎(chǔ)性能,選到適合自己任務(wù)的LLM,成為一個關(guān)鍵。 本文會涉...
2023-05-22 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集GPT 2113 0
DocumentAI的模型、任務(wù)和基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
隨著最近幾年多模態(tài)大火的,越來越多的任務(wù)都被推陳出新為多模態(tài)版本。譬如,傳統(tǒng)對話任務(wù),推出了考慮視覺信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)集;事件抽取,也推出視頻形式的多模態(tài)...
2022-08-22 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2109 0
清華&美團(tuán)提出稀疏Pairwise損失函數(shù)!ReID任務(wù)超已有損失函數(shù)!
ReID任務(wù)中的由于光照變化、視角改變和遮擋等原因會造成同一類中不同實(shí)例的視覺相似度很低(如圖2所示),因此由視覺相似度很低的實(shí)例(我們稱之為harmf...
2023-04-09 標(biāo)簽:函數(shù)數(shù)據(jù)集REID 2099 0
許久沒有更新,今天來水一篇之前在arXiv上看到的論文,這篇NFLAT是對FLAT的改進(jìn)(其實(shí)也是對TENER的改進(jìn)),F(xiàn)LAT在文本后面掛單詞的方式可...
2022-08-19 標(biāo)簽:解碼顯存數(shù)據(jù)集 2098 0
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