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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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結(jié)果,吉他手啊,演員啊,畫家啊,紛紛與通緝犯高分匹配成功。AI一共完成了17次置信度 (Confidence) 95%以上的匹配。 在另外一項(xiàng)用NIS...
2018-08-08 標(biāo)簽:人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集亞馬遜 4718 0
用于語音情緒識(shí)別的基于對抗學(xué)習(xí)的說話人無關(guān)的表示
作者基于本模型和兩種訓(xùn)練技巧分別在IEMOCAP數(shù)據(jù)集和SpeechOcean中文大數(shù)據(jù)集上做了測試,所用的具體模型結(jié)構(gòu)如下所示,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在IEM...
2019-05-07 標(biāo)簽:分類器數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 4711 0
BEV感知算法:下一代自動(dòng)駕駛的核心技術(shù)
首先,BEV視圖存在遮擋小的優(yōu)點(diǎn),由于視覺的透視效應(yīng),現(xiàn)實(shí)世界的物體在2D圖像中很容易受到其他物體的遮擋,因此,傳統(tǒng)的基于2D的感知方式只能感知可見的目...
最先進(jìn)的NLP模型很脆弱!最先進(jìn)的NLP模型是虛假的!
這兩個(gè)問題都很棘手,顯然,為期一天的研討會(huì)肯定討論不出什么結(jié)果。但是在會(huì)議現(xiàn)場,一些有遠(yuǎn)見卓識(shí)的NLP研究人員還是探討了不少方法和想法,其中有一些尤其值...
2018-08-27 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集NLP 4679 0
租賃站 ID(由于不知道完整詞匯,這里我們使用哈希存儲(chǔ)分區(qū)。該數(shù)據(jù)集有大約 650 個(gè)唯一值。我們會(huì)使用一個(gè)很大的哈希存儲(chǔ)分區(qū),但之后會(huì)將其嵌入到較低維度中)
2018-08-28 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集嵌套 4670 0
請問YOLOv8 OBB是如何實(shí)現(xiàn)自定義旋轉(zhuǎn)對象檢測的?
然后自己寫個(gè)代碼,每旋轉(zhuǎn)一度保存一張圖像,這樣就成功生成了360張圖像及其注釋文件,分為訓(xùn)練集與驗(yàn)證集。
2024-01-11 標(biāo)簽:python數(shù)據(jù)集OpenVINO 4657 0
訓(xùn)練語料庫:Wikipedia + BooksCorpus,在處理Wikipedia時(shí)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(biāo)簽:代碼語言模型數(shù)據(jù)集 4653 0
計(jì)算機(jī)相關(guān)概念太難、太抽象?別怕,往下看!
看透一個(gè)數(shù)據(jù)云是非常困難的,因此,在3D空間中,PCA顯得更為重要。在下面的示例中,原始數(shù)據(jù)以3D的形式繪制,但可以通過不同的視角,將其投射到2D空間。...
2018-08-19 標(biāo)簽:PCA可視化數(shù)據(jù)集 4627 0
如何在Hadoop上運(yùn)行這些深度學(xué)習(xí)工作
典型的深度學(xué)習(xí)工作流程:數(shù)據(jù)從各個(gè)終端(或其他來源)匯聚到數(shù)據(jù)湖中。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以使用筆記本進(jìn)行數(shù)據(jù)探索,創(chuàng)建 pipelines 來進(jìn)行特征提取/分割...
2019-01-15 標(biāo)簽:機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4593 0
虛線表示的是那些決策函數(shù)等于 1 或 -1 的點(diǎn):它們平行,且到?jīng)Q策邊界的距離相等,形成一個(gè)間隔。訓(xùn)練線性 SVM 分類器意味著找到w值和b值使得這一個(gè)...
2018-07-12 標(biāo)簽:分類器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4575 0
如何用PaddlePaddle手寫一個(gè)垃圾郵件分類器
拿到數(shù)據(jù)后我們可以很清楚的看到郵件的內(nèi)容,但并不是所有的內(nèi)容都是我們需要的,在這里我們僅提取了郵件中的中文來作為訓(xùn)練語料。如果仔細(xì)觀察的話,會(huì)發(fā)現(xiàn)不是所...
2018-06-19 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4574 0
在這項(xiàng)研究中,我們解決了視覺推理中關(guān)于時(shí)間和記憶的第二個(gè)局限性問題。推理智能體必須記住其視覺歷史的相關(guān)部分,忽略不相關(guān)的細(xì)節(jié),根據(jù)新的信息更新和操作記憶...
2018-03-23 標(biāo)簽:編程語言人工智能數(shù)據(jù)集 4558 0
在訓(xùn)練點(diǎn)和生成的樣本之間的線性插值上評估梯度,作為最佳耦合的代理(proxy)。 還可以在數(shù)據(jù)流形周圍評估梯度損失,這促使鑒別器在該區(qū)域中成分段線性。梯...
2018-07-16 標(biāo)簽:發(fā)生器GAN數(shù)據(jù)集 4548 0
半小時(shí)學(xué)會(huì)PyTorch快速圖片分類
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(biāo)簽:數(shù)據(jù)集cnnpytorch 4540 0
第一個(gè)大規(guī)模點(diǎn)云的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練MAE算法Voxel-MAE
Voxel-MAE證明了對大規(guī)模點(diǎn)云進(jìn)行基于掩碼的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí),來提高無人車的感知性能是可行的。KITTI、nuScenes、Waymo數(shù)據(jù)集上,S...
2022-10-21 標(biāo)簽:編碼器激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 4537 0
一個(gè)單路徑One-Shot模型,以解決訓(xùn)練過程中面對的主要挑戰(zhàn)
One-Shot 是一種新范式。它定義了超網(wǎng)絡(luò),并以相似的方式做權(quán)重復(fù)用。但是并沒有將模型結(jié)構(gòu)分布參數(shù)化。模型搜索從超網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中解耦,并且解決步驟是獨(dú)立...
2019-04-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4511 0
基于深度學(xué)習(xí)的無信標(biāo)自動(dòng)追蹤工具
通過構(gòu)建深度網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)集,研究人員們成功訓(xùn)練出了一個(gè)可以從視頻中抽取身體特定部分位置的模型。研究人員門分別標(biāo)注了圖像中的ROI區(qū)域和每個(gè)區(qū)域中的關(guān)節(jié)作為...
2018-09-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4503 0
MIT人工智能實(shí)驗(yàn)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(jī)器人研究喜歡模仿的能力。如果實(shí)現(xiàn)了的...
2019-06-02 標(biāo)簽:傳感器人工智能數(shù)據(jù)集 4451 0
一文快速了解機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中的重要成分和結(jié)構(gòu)
很顯然,當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集足夠大的時(shí)候,經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化這一策略能夠保證很好的學(xué)習(xí)效果——這也就是我們當(dāng)代深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得很多方面的成功的一個(gè)重要原因。專業(yè)的說...
2018-06-22 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4448 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(shí)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(dòng)專有數(shù)據(jù)集也有安全風(fēng)險(xiǎn)與隱患。...
2019-07-18 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 4436 0
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