基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)創(chuàng)建大規(guī)模數(shù)據(jù)集

舉個(gè)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(shí)體識別（NER）模型來標(biāo)注出不包含與名人無關(guān)的人的內(nèi)容來實(shí)現(xiàn)這一任務(wù)。這就巧妙地將...

2019-03-19 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3525 0

一種無需監(jiān)督的目標(biāo)追蹤新方法——給視頻上色

為了訓(xùn)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?；顒?dòng)。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(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 3499 0

以KaggleDays數(shù)據(jù)集為例，編碼方法介紹

每個(gè)question_id對應(yīng)一個(gè)具體問題（見question_text）。每個(gè)question_id可能出現(xiàn)多次，因?yàn)槊恳恍邪瑢@一問題的一個(gè)不同回...

2018-11-22 標(biāo)簽：編碼機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3480 0

基于TensorFlow的數(shù)據(jù)導(dǎo)入機(jī)制

如上代碼所示，range()是tf.data.Dataset類的一個(gè)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(biāo)簽：數(shù)據(jù)集TensorFlow 3459 0

新方法開啟了多種語言快速翻譯、精準(zhǔn)翻譯的大門

用無監(jiān)督的雙語詞典推斷法進(jìn)行詞對詞翻譯并不是好的翻譯方法，因?yàn)樵~語可能會丟失，或打亂順序，或出現(xiàn)錯(cuò)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(biāo)簽：機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集 3421 0

英偉達(dá)再出黑魔法GauGAN：憑借幾根線條，草圖秒變風(fēng)景照

在幾個(gè)具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)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(biāo)簽：代碼數(shù)據(jù)集英偉達(dá) 3412 0

一個(gè)簡單實(shí)用的清洗代碼集

當(dāng)我們面對更大的數(shù)據(jù)集時(shí)，我們需要對「dtypes」進(jìn)行轉(zhuǎn)換，從而節(jié)省內(nèi)存。如果你有興趣學(xué)習(xí)如何使用「Pandas」來處理大數(shù)據(jù)，我強(qiáng)烈推薦你閱讀「Wh...

2019-01-23 標(biāo)簽：函數(shù)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學(xué) 3389 0

了解一下適用于每種學(xué)習(xí)模式的數(shù)據(jù)集和問題類型

在無監(jiān)督式學(xué)習(xí)中，深度學(xué)習(xí)模型會收到某個(gè)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(xùn)練數(shù)據(jù)集是沒有特定預(yù)期結(jié)果或正確答案的示例的集合。然后，神經(jīng)...

2018-09-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 3387 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(jī)器學(xué)習(xí)模型

What-If工具有多種功能，包括用Facets自動(dòng)對你的數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化、從數(shù)據(jù)集中手動(dòng)編輯樣本的能力以及觀察這些變化帶來的影響、并且自動(dòng)生成part...

2018-09-24 標(biāo)簽：谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3321 0

KITTI數(shù)據(jù)集解讀絡(luò)！

KITTI包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場景采集的真實(shí)圖像數(shù)據(jù)，每張圖像中最多達(dá)15輛車和30個(gè)行人，還有各種程度的遮擋與截?cái)?。整個(gè)數(shù)據(jù)集由389對立體圖像...

2023-02-27 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)采集計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 3314 0

對抗性樣本真的是不自然且無意義的嗎？

慢慢的，隨著Nets越來越老，越來越聰明，他們開始在See-Far中發(fā)現(xiàn)越來越多的信號模式。他們發(fā)現(xiàn)的每個(gè)新模式都能幫他們更準(zhǔn)確地對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。由于...

2019-05-15 標(biāo)簽：圖像機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3290 0

關(guān)于GAN模型我們還要可以深入了解、探討哪些問題？

大多數(shù) GAN 研究都廣泛應(yīng)用于圖像合成。特別是在部分標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練 GAN，如 MNIST，CIFAR-10，STL-10，CelebA和Ima...

2019-05-05 標(biāo)簽：GaN模型數(shù)據(jù)集 3280 0

數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充和異常值處理

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(shí)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(biāo)簽：matlab數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集 3258 0

使用AI方面的知識來改進(jìn)人類智能

在許多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中，我們使用一種稱為梯度下降的優(yōu)化算法。這是機(jī)器實(shí)際學(xué)習(xí)的方式。理解這一算法的基礎(chǔ)很容易。它是一個(gè)迭代算法，逐步逼近答案。它從做出一個(gè)...

2018-11-21 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3241 0

UrbanScene3D大型數(shù)據(jù)集平臺用于研究城市場景感知和重建

本次導(dǎo)讀論文提出了一個(gè)用于研究城市場景感知和重建的大型數(shù)據(jù)平臺UrbanScene3D。該數(shù)據(jù)集包含超過12.8萬張高分辨率圖像，涵蓋16個(gè)場景，包括總...

2022-10-09 標(biāo)簽：模擬器激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 3230 0