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      標簽　>　數據集

      數據集

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      文章：1144個 瀏覽：24890次 帖子：24個

      數據集技術

      GAN又開辟了新疆界，MirrorGAN有多強？

      與基本圖像生成問題相反，T2I生成以文本描述為條件，而不是僅從噪聲開始。利用GAN的強大功能，業界已經提出了不同的T2I方法來生成視覺上逼真的和文本相關...

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      這個例子告訴我們，在可視化數據之前，多問問自己可視化的目的會幫我們更好地選擇圖表。可視化圖像不應該只是一堆漫無目的、沒有重點的圖形，我們不一定要在上面呈...

      2018-11-10 標簽：可視化數據集 3218 0

      一種基于少樣本目標類別圖像的圖像翻譯模型

      少樣本圖像翻譯器 G 由一個內容編碼器 Ex，一個類編碼器 Ey 和一個解碼器 Fx 構成。其中內容編碼器由多個 2D 卷積層和多個殘差塊（residu...

      2019-05-14 標簽：編碼器圖像數據數據集 3213 0

      NerfingMVS：引導優化神經輻射場實現室內多視角三維重建

      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應用到室內場景三維重建任務中呢。NeRF有著一些優勢：相較于傳統的MVS,SfM算法...

      2023-02-13 標簽：算法數據集3D視覺 3210 0

      使用更“時尚”的數據開啟機器學習的 Hello World 之門

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      也許是我們的模型需要更大一些來容納如此搞復雜度的模型？抑或訓練應該更少一些？我們來試試看。經過屢次調試微參數，模型的失真度突破性降低了，并且比線性模型得...

      2018-06-13 標簽：線性機器學習數據集 3201 0

      TensorFlow發表推文正式發布TensorFlow v1.9

      其中有兩個案例受到了大家的廣泛關注，這個項目是通過 Colab 在 tf.keras 中訓練模型，并通過TensorFlow.js 在瀏覽器中運行；最近...

      2018-07-16 標簽：數據集TensorFlow 3178 0

      可以提取圖像文本的5大Python庫

      可以提取圖像文本的5大Python庫

      光學字符識別是一個古老但依然具有挑戰性的問題，涉及從非結構化數據中（包括圖像和PDF文檔）檢測和識別文本。它在銀行、電子商務和社交媒體內容管理等領域具有...

      2023-10-30 標簽：代碼python數據集 3171 0

      一種新型的GAN，在測試期間只需幾張示例圖像

      基于該假設，研究人員使用包含許多不同對象類的圖像的數據集來訓練FUNIT模型，以模擬過去的視覺體驗。具體來說，他們通過利用另一個類的少量示例圖像來訓練模...

      2019-05-13 標簽：圖像數據集英偉達 3168 0

      三種數據提供有歧義的結果的情況，因果關系如何幫助澄清數據的解讀

      盡管看起來是同一件事，兩種說法，這兩種回歸會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 標簽：函數數據集 3167 0

      Python爬取394452條《都挺好》彈幕數據，發現彈幕比劇還精彩？

      發送條數在3條及以內的用戶數占比達到了83.73%，他們累計貢獻了133331條彈幕，占到彈幕總數的34.01%，反過來看，剩下16.27%的用戶貢獻了...

      2019-04-04 標簽：數據分析python數據集 3142 0

      紅隊常用工具匯總

      OneForAll子域名搜集工具（比較全，通過證書透明度、網絡爬蟲、常規檢測、DNS數據集、DNS查詢、搜集引擎六個模塊來搜集子域名，但我還是推薦用Xr...

      2023-04-17 標簽：服務器自動化數據集 3122 0

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      我們將網絡的核心命名為”CP模塊“，其結構如下，大致分為兩個部分。輸入和輸出都是一個THW x C的視頻表征張量，我們將這兩者都視為一個THW個點的帶C...

      2019-05-25 標簽：矩陣數據集深度學習 3084 0

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      一、概述 1 Motivation 構造instruction data非常耗時耗力，常受限于質量，多樣性，創造性，阻礙了instruction-tun...

      2023-06-27 標簽：機器模型數據集 3083 0

      Google產品分析Zlatan Kremonic分享了參加Kaggle競賽的經驗

      LASSO回歸同時起到了正則化和特征選取的作用，可以改善模型的預測效果。就我們的情況而言，LASSO回歸是完美的算法，因為它有助于降低特征數并緩解過擬合。

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      2022-10-21 標簽：BIO數據集nlp 3052 0

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      ML 中的許多傳統研究方法也同樣受到對標記訓練數據的需求的推動。我們首先將這些方法與弱監督方法 (weak supervision) 區分開來：弱監督是...

      2019-03-16 標簽：AI機器學習數據集 3050 0

      面部識別技術成為整個AI行業最為常見的技術應用之一

      隨著社交網絡的興盛和自媒體的發展，普通人的照片也突然多了起來。研究人員默認這些照片是對所有人開放的，有時他們甚至會從 YouTube 的視頻中抓取面部圖片。

      2019-04-01 標簽：IBM數據集面部識別 3038 0

      Google：數據并行對神經網絡訓練用時的影響

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      具體來說，就是對于每個workload（模型、訓練算法和數據集），如果我們在剛開始的時候增加batch size，模型所需的訓練步驟數確實會按比例逐漸減...

      2018-11-29 標簽：神經網絡算法數據集 3014 0

      大型語言模型（LLM）的自定義訓練：包含代碼示例的詳細指南

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

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      2018-07-12 標簽：谷歌神經網絡數據集 2985 0

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        OBD
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