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標簽 > 數(shù)據(jù)集
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無需翻譯的無監(jiān)督復述的新方法: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 3699 0
吳恩達的斯坦福團隊發(fā)布了一個X光診斷算法,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡
算法是用ChestX-ray14數(shù)據(jù)集來訓練的,這是目前最大的X光數(shù)據(jù)庫,有超過11萬張正面胸片,來自3萬多位患者。
2018-11-23 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡AI數(shù)據(jù)集 3694 0
綜上所述,數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充和異常值處理對數(shù)據(jù)分析非常重要,并且 MATLAB 提供了許多工具來實現(xiàn)這些步驟。可以根據(jù)具體情況選擇合適的函數(shù)和方法來處理數(shù)據(jù)。
2023-06-21 標簽:matlab數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集 3685 0
最嚴峻的挑戰(zhàn)是如何開發(fā)能夠應對組合爆炸的算法
深度學習的興衰反映了學習算法在學術(shù)時髦和流行程度上的變化。第二次浪潮看到了古典人工智能 (classical AI) 的局限性,其表現(xiàn)是相對于巨大的承諾...
2019-02-14 標簽:人工智能計算機視覺數(shù)據(jù)集 3671 0
DeepMind在這篇論文中引入了一個由許多不同類型的數(shù)學問題組成的數(shù)據(jù)集,對于模型來說,優(yōu)于缺乏上述人類能力,在處理跨系列的問題類型(包括我們在下面詳...
2019-04-09 標簽:AI數(shù)據(jù)集深度學習 3662 0
基于弱監(jiān)督學習創(chuàng)建大規(guī)模數(shù)據(jù)集
舉個例子,如果我們想識別出與名人相關(guān)的內(nèi)容,一方面可以使用現(xiàn)有的命名實體識別(NER)模型來標注出不包含與名人無關(guān)的人的內(nèi)容來實現(xiàn)這一任務。這就巧妙地將...
2019-03-19 標簽:分類器機器學習數(shù)據(jù)集 3658 0
本文通過從醫(yī)院收集真實患者數(shù)據(jù)以及從微博等社交媒體收集患者數(shù)據(jù),首次創(chuàng)建了公開的自閉癥和抑郁癥人臉數(shù)據(jù)集。基于這一數(shù)據(jù)集,DeepInsight 模型最...
以KaggleDays數(shù)據(jù)集為例,編碼方法介紹
每個question_id對應一個具體問題(見question_text)。每個question_id可能出現(xiàn)多次,因為每一行包含對這一問題的一個不同回...
2018-11-22 標簽:編碼機器學習數(shù)據(jù)集 3609 0
為了訓練我們的系統(tǒng),我們用的是Kinestics數(shù)據(jù)集中的視頻,該數(shù)據(jù)集中的視頻記錄的大多是日常活動。我們把視頻中除了第一幀之外的所有幀都轉(zhuǎn)換成了灰調(diào),...
2018-07-02 標簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集 3602 0
NerfingMVS:引導優(yōu)化神經(jīng)輻射場實現(xiàn)室內(nèi)多視角三維重建
既然Nerf可以表示場景的三維信息,一個自然的想法是能不能將NeRF應用到室內(nèi)場景三維重建任務中呢。NeRF有著一些優(yōu)勢:相較于傳統(tǒng)的MVS,SfM算法...
2023-02-13 標簽:算法數(shù)據(jù)集3D視覺 3596 0
用無監(jiān)督的雙語詞典推斷法進行詞對詞翻譯并不是好的翻譯方法,因為詞語可能會丟失,或打亂順序,或出現(xiàn)錯誤。但是,它能最大程度地保留文本的意思。我們可以用語言...
2018-10-04 標簽:機器翻譯數(shù)據(jù)集 3587 0
理解這些數(shù)據(jù)類型有助于對數(shù)據(jù)集進行恰當?shù)奶剿餍詳?shù)據(jù)分析
等距值的問題在于,它們沒有“真正的零”。拿上面的例子來說,0度不是絕對零度。另外,我們可以加減等距值,而不能乘除等距值或計算比率。由于沒有“真正的零”,...
2018-07-08 標簽:機器學習數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集 3558 0
如上代碼所示,range()是tf.data.Dataset類的一個靜態(tài)函數(shù),用于產(chǎn)生一段序列。需要注意的是,構(gòu)建的數(shù)據(jù)集需要是同一種數(shù)據(jù)類型以及內(nèi)部結(jié)...
2018-04-02 標簽:數(shù)據(jù)集TensorFlow 3531 0
了解一下適用于每種學習模式的數(shù)據(jù)集和問題類型
在無監(jiān)督式學習中,深度學習模型會收到某個數(shù)據(jù)集,但對于如何處理該數(shù)據(jù)集卻未獲得明確的指示。訓練數(shù)據(jù)集是沒有特定預期結(jié)果或正確答案的示例的集合。然后,神經(jīng)...
2018-09-06 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集深度學習 3506 0
當我們面對更大的數(shù)據(jù)集時,我們需要對「dtypes」進行轉(zhuǎn)換,從而節(jié)省內(nèi)存。如果你有興趣學習如何使用「Pandas」來處理大數(shù)據(jù),我強烈推薦你閱讀「Wh...
2019-01-23 標簽:函數(shù)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學 3504 0
在幾個具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集上的實驗表明,與現(xiàn)有方法相比,SPADE 在視覺保真度和與輸入布局的對齊方面具有優(yōu)勢。最后,我們的模型允許用戶輕松地控制合成結(jié)果...
2019-05-01 標簽:代碼數(shù)據(jù)集英偉達 3497 0
谷歌開源了一款工具名為What-If,無需編寫代碼就能分析一款機器學習模型
What-If工具有多種功能,包括用Facets自動對你的數(shù)據(jù)集進行可視化、從數(shù)據(jù)集中手動編輯樣本的能力以及觀察這些變化帶來的影響、并且自動生成part...
2018-09-24 標簽:谷歌機器學習數(shù)據(jù)集 3488 0
大模型如何快速構(gòu)建指令遵循數(shù)據(jù)集
一、概述 1 Motivation 構(gòu)造instruction data非常耗時耗力,常受限于質(zhì)量,多樣性,創(chuàng)造性,阻礙了instruction-tun...
2023-06-27 標簽:機器模型數(shù)據(jù)集 3486 0
V853端側(cè)部署YOLOV5訓練自定義模型全流程教程
在任意工作目錄中創(chuàng)建images文件夾和labels文件夾分別存放圖像數(shù)據(jù)集和標注信息。這里我演示僅使用少量圖像樣本進行標注,在實際項目中需要采集足夠的...
2023-06-30 標簽:圖像模型數(shù)據(jù)集 3442 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 3441 0
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