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PyTorch教程-16.1. 情緒分析和數(shù)據(jù)集
16.1. 情緒分析和數(shù)據(jù)集? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook...
2023-06-05 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集pytorch 696 0
自然語(yǔ)言融入NeRF,給點(diǎn)文字就生成3D圖的LERF來(lái)了
但自然語(yǔ)言不同,自然語(yǔ)言與 3D 場(chǎng)景交互非常直觀。我們可以用圖 1 中的廚房場(chǎng)景來(lái)解釋,通過(guò)詢問(wèn)餐具在哪,或者詢問(wèn)用來(lái)攪拌的工具在哪,以這種方式就可以...
2023-03-22 標(biāo)簽:3D數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 696 0
14.2. 微調(diào)? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Co...
2023-06-05 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集pytorch 678 0
數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)在教育行業(yè)中的應(yīng)用
百科里的解釋是:把不同來(lái)源、格式、特點(diǎn)性質(zhì)的數(shù)據(jù)在邏輯上或物理上有機(jī)地集中,從而為企業(yè)提供全面的數(shù)據(jù)共享;通俗講就是把分散在各個(gè)系統(tǒng)中的各種類型的數(shù)據(jù)統(tǒng)...
2023-05-06 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù) 678 0
反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為多少層
反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network,簡(jiǎn)稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它通過(guò)反向傳播算法來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中...
2024-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性數(shù)據(jù)集 676 0
基于歸結(jié)反演的大語(yǔ)言模型邏輯推斷系統(tǒng)
受邏輯符號(hào)領(lǐng)域的邏輯推理方法的啟發(fā),我們引入了一個(gè)在一階邏輯下完備的邏輯推理范式歸結(jié)反演(其推理過(guò)程不會(huì)受到條件1的約束)來(lái)提高完備性,并提出一個(gè)新的推...
2024-04-28 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集選擇器自然語(yǔ)言 673 0
多模態(tài)新任務(wù)和新數(shù)據(jù)集!NTU提出廣義引用分割問(wèn)題GRES
RES在圖形編輯、視頻制作、人機(jī)交互和機(jī)器人等眾多應(yīng)用領(lǐng)域具有巨大潛力。目前,大多數(shù)現(xiàn)有方法都遵循在知名數(shù)據(jù)集ReferIt和RefCOCO中定義的RE...
2023-06-08 標(biāo)簽:機(jī)器人圖像數(shù)據(jù)集 668 0
經(jīng)常會(huì)收到一些比較簡(jiǎn)要的技術(shù)咨詢,描述了是什么任務(wù),發(fā)現(xiàn)用BERT粗暴精調(diào)效果不好之后,問(wèn)我有什么辦法可以提升。 在面對(duì)第一把梭就失敗時(shí),我通常是...
2023-02-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集DEBUGnlp 655 0
許多研究證明,學(xué)術(shù)論文表達(dá)的nativeness會(huì)影響其被接受發(fā)表的可能性[1, 2]。先前的研究也揭示了非英語(yǔ)母語(yǔ)的作者在國(guó)際期刊發(fā)表論文時(shí)所經(jīng)歷的壓...
2024-01-03 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言處理 651 0
改進(jìn)Hinton的Dropout:可以用來(lái)減輕欠擬合了
他們首先通過(guò)對(duì)梯度范數(shù)的有趣觀察來(lái)研究 dropout 的訓(xùn)練動(dòng)態(tài),然后得出了一個(gè)關(guān)鍵的實(shí)證發(fā)現(xiàn):在訓(xùn)練初始階段,dropout 降低小批量的梯度方差,...
2023-03-13 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 649 0
場(chǎng)景圖是一種結(jié)構(gòu)表示,它將圖片中的對(duì)象表示為節(jié)點(diǎn),并將它們的關(guān)系表示為邊。
2023-05-22 標(biāo)簽:檢測(cè)器Baseline數(shù)據(jù)集 640 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超體?新國(guó)立LV lab提出全新網(wǎng)絡(luò)克隆技術(shù)
超體網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)為迅速擴(kuò)張的 Model Zoo,海量預(yù)訓(xùn)練模型可供使用。因此對(duì)于任意任務(wù) T,我們總能找到一個(gè)或多個(gè)模型,使得這些已有模型的任務(wù)能組...
2023-05-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 636 0
利用基本分類框架來(lái)執(zhí)行廣泛的圖像合成任務(wù)
介紹一篇關(guān)于概率生成模型非常有意思的工作,保持了Aleksander Madry一如既往的風(fēng)格。
2022-10-24 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 623 0
一種新穎的大型語(yǔ)言模型知識(shí)更新微調(diào)范式
我們使用LLAMA2-7B作為實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)模型。我們主要評(píng)估將舊知識(shí)更新為新知識(shí)的能力,因此模型將首先在舊知識(shí)上進(jìn)行為期3個(gè)時(shí)期的微調(diào)。表1中F-Lear...
2023-12-01 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集LoRa大模型 600 0
人工智能之傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)
線性回歸就是找到一條直線,使用數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)尋找最佳擬合線。它試圖通過(guò)將直線方程與該數(shù)據(jù)擬合來(lái)表示自變量(x值)和數(shù)值結(jié)果(y值)。如公式,y=kx+b,y是...
2023-09-04 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 600 0
純隨機(jī)數(shù)學(xué)無(wú)限生成逼真3D世界火了!
盡管AI發(fā)展迅猛,但目前CV領(lǐng)域的許多任務(wù)仍然缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù),3D尤甚。一個(gè)解決辦法是用合成數(shù)據(jù)。事實(shí)證明,在這類數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的模型在零樣本的真實(shí)圖像上...
2023-06-20 標(biāo)簽:3DAI數(shù)據(jù)集 579 0
Collection Skeletons: 數(shù)據(jù)集合的聲明式抽象
使用這個(gè) C++ 庫(kù),F(xiàn)ranke 教授團(tuán)隊(duì)重寫了 benchmarks,并在三個(gè)不同的硬件平臺(tái) (Intel Desktop、Intel Server...
2023-03-07 標(biāo)簽:編程語(yǔ)言函數(shù)數(shù)據(jù)集 561 0
該指南使用的數(shù)據(jù)集是 Kaggle 競(jìng)賽 Sberbank 俄羅斯房地產(chǎn)價(jià)值預(yù)測(cè)競(jìng)賽數(shù)據(jù)(該項(xiàng)目的目標(biāo)是預(yù)測(cè)俄羅斯的房?jī)r(jià)波動(dòng))。本文并未使用全部數(shù)據(jù),僅...
2023-08-21 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)python 558 0
PyTorch教程-15.4. 預(yù)訓(xùn)練word2vec
15.4. 預(yù)訓(xùn)練word2vec? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the noteb...
2023-06-05 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集pytorch 540 0
CVPR 2023:把人放在他們的位置,把人自然地插到圖像里
過(guò)去十年,對(duì)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的可供性感知的計(jì)算模型重新產(chǎn)生了興趣。早期的研究采用了中介方法,通過(guò)推斷或使用中間語(yǔ)義或3D信息來(lái)輔助可供性感知。一些難以預(yù)測(cè)的...
2023-06-09 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集 535 0
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