關(guān)于GAN模型我們還要可以深入了解、探討哪些問(wèn)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 3417 0

使用AI方面的知識(shí)來(lái)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 3393 0

紅隊(duì)常用工具匯總

OneForAll子域名搜集工具（比較全，通過(guò)證書(shū)透明度、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、常規(guī)檢測(cè)、DNS數(shù)據(jù)集、DNS查詢、搜集引擎六個(gè)模塊來(lái)搜集子域名，但我還是推薦用Xr...

2023-04-17 標(biāo)簽：服務(wù)器自動(dòng)化數(shù)據(jù)集 3386 0

對(duì)抗性樣本真的是不自然且無(wú)意義的嗎？

慢慢的，隨著Nets越來(lái)越老，越來(lái)越聰明，他們開(kāi)始在See-Far中發(fā)現(xiàn)越來(lái)越多的信號(hào)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(duì)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 3381 0

大型語(yǔ)言模型（LLM）的自定義訓(xùn)練：包含代碼示例的詳細(xì)指南

近年來(lái)，像 GPT-4 這樣的大型語(yǔ)言模型 （LLM） 因其在自然語(yǔ)言理解和生成方面的驚人能力而受到廣泛關(guān)注。但是，要根據(jù)特定任務(wù)或領(lǐng)域定制LLM，定制...

2023-06-12 標(biāo)簽：GPUpython數(shù)據(jù)集 3379 0

PyTorch如何訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集

PyTorch是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，它以其靈活性、易用性和強(qiáng)大的動(dòng)態(tài)圖特性而聞名。在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，數(shù)據(jù)集是不可或缺的組成部分。然而，很多時(shí)...

2024-07-02 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)pytorch 3370 0

一種基于少樣本目標(biāo)類別圖像的圖像翻譯模型

少樣本圖像翻譯器 G 由一個(gè)內(nèi)容編碼器 Ex，一個(gè)類編碼器 Ey 和一個(gè)解碼器 Fx 構(gòu)成。其中內(nèi)容編碼器由多個(gè) 2D 卷積層和多個(gè)殘差塊（residu...

2019-05-14 標(biāo)簽：編碼器圖像數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集 3348 0

GAN又開(kāi)辟了新疆界，MirrorGAN有多強(qiáng)？

與基本圖像生成問(wèn)題相反，T2I生成以文本描述為條件，而不是僅從噪聲開(kāi)始。利用GAN的強(qiáng)大功能，業(yè)界已經(jīng)提出了不同的T2I方法來(lái)生成視覺(jué)上逼真的和文本相關(guān)...

2019-03-18 標(biāo)簽：GaN鑒別器數(shù)據(jù)集 3346 0

TensorFlow發(fā)表推文正式發(fā)布TensorFlow v1.9

其中有兩個(gè)案例受到了大家的廣泛關(guān)注，這個(gè)項(xiàng)目是通過(guò) Colab 在 tf.keras 中訓(xùn)練模型，并通過(guò)TensorFlow.js 在瀏覽器中運(yùn)行；最近...

2018-07-16 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集TensorFlow 3342 0

基于BIO序列標(biāo)注的方法和基于片段的圖解析方法

該論文的出發(fā)點(diǎn)是將端到端基于片段的（span-based）語(yǔ)義角色標(biāo)注（SRL）轉(zhuǎn)換為基于詞的（word-based）圖解析（graph parsing）任務(wù)。

2022-10-21 標(biāo)簽：BIO數(shù)據(jù)集nlp 3334 0

如何把握設(shè)計(jì)與功能之間的平衡，創(chuàng)建出簡(jiǎn)潔直觀的可視化圖像？

這個(gè)例子告訴我們，在可視化數(shù)據(jù)之前，多問(wèn)問(wèn)自己可視化的目的會(huì)幫我們更好地選擇圖表。可視化圖像不應(yīng)該只是一堆漫無(wú)目的、沒(méi)有重點(diǎn)的圖形，我們不一定要在上面呈...

2018-11-10 標(biāo)簽：可視化數(shù)據(jù)集 3330 0

一種新型的GAN，在測(cè)試期間只需幾張示例圖像

基于該假設(shè)，研究人員使用包含許多不同對(duì)象類的圖像的數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練FUNIT模型，以模擬過(guò)去的視覺(jué)體驗(yàn)。具體來(lái)說(shuō)，他們通過(guò)利用另一個(gè)類的少量示例圖像來(lái)訓(xùn)練模...

2019-05-13 標(biāo)簽：圖像數(shù)據(jù)集英偉達(dá) 3278 0

什么是AI計(jì)算？

首先，用戶（通常是數(shù)據(jù)科學(xué)家）需要整理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，這個(gè)階段稱為提取/轉(zhuǎn)換/加載（ETL）。這項(xiàng)工作現(xiàn)在可以通過(guò) Apache Spark 3.0 在 ...

2023-04-12 標(biāo)簽：AI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3272 0

Python爬取394452條《都挺好》彈幕數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)彈幕比劇還精彩？

發(fā)送條數(shù)在3條及以內(nèi)的用戶數(shù)占比達(dá)到了83.73%，他們累計(jì)貢獻(xiàn)了133331條彈幕，占到彈幕總數(shù)的34.01%，反過(guò)來(lái)看，剩下16.27%的用戶貢獻(xiàn)了...

2019-04-04 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)分析python數(shù)據(jù)集 3267 0

三種數(shù)據(jù)提供有歧義的結(jié)果的情況，因果關(guān)系如何幫助澄清數(shù)據(jù)的解讀

盡管看起來(lái)是同一件事，兩種說(shuō)法，這兩種回歸會(huì)給出不同的最佳擬合直線。這兩條線不可能都是最佳的，那么哪一條才是最佳擬合直線，為什么？

2018-10-31 標(biāo)簽：函數(shù)數(shù)據(jù)集 3255 0

vlookup提取關(guān)鍵字匹配多個(gè)結(jié)果

VLOOKUP是一個(gè)流行且功能強(qiáng)大的Excel函數(shù)，允許用戶在一列數(shù)據(jù)中搜索特定值，并從另一列檢索相應(yīng)的信息。VLOOKUP通常用于數(shù)據(jù)分析，尤其是在處...

2023-12-01 標(biāo)簽：參數(shù)函數(shù)關(guān)鍵字 3206 0

基于對(duì)圖片的語(yǔ)音描述，可以學(xué)習(xí)在圖片中辨認(rèn)目標(biāo)物體

這項(xiàng)工作是Harwath等人早期一項(xiàng)研究的擴(kuò)展，他們當(dāng)時(shí)研究將語(yǔ)音與相關(guān)主題的圖片相連接。在早期研究中，他們從Mechanical Turk平臺(tái)的分類數(shù)...

2018-10-04 標(biāo)簽：語(yǔ)音識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3203 0