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標簽 > 數據集
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一個名為Metaverse的工具來幫助人們快速生成逼真的訓練數據
有的算法需要使用者具有一定的編程能力,而有的算法生成的結果卻又不是那么逼真。我們真正需要的是一個能夠方便高效地生成大規模訓練數據來訓練網絡完成對新物體的...
YOLOv3 是當前最先進的實時檢測目標的系統,相比于前兩個版本,第三版針對小目標的精度有顯著提升。YOLOv3 的 Github 目錄包含了全部基于 ...
數據集看起來像一個從原點到右上角延伸的細長扁平的橢圓。要降低整個數據集的維度,我們必須把點映射成一條線。下圖中的兩條線都是數據集可以映射的,映射到哪條線...
在這個項目里,我們用了兩個公開的數據集,A中包含了來自倫敦三家不同醫院的數據,有將近600名病人。數據集B包含了來自美國、中國和德國25家不同醫院的12...
該項目的目標不是制造一把功能性椅子,而是為人類設計師創造一個激發靈感的“視覺提示”,為了探索了如何讓機器學習用作藝術和設計工具來啟發人的思維,就像超現實...
什么是Adam、ReLU、YOLO?解釋深度學習的一些常用術語
AlexNet是一個流行的CNN架構,有八層,它比LeNet更廣泛,因此訓練用時也更長。2012年,AlexNet贏得了ImageNet圖像分類挑戰。相...
特征工程是不一個簡單的技能,它更像是復雜的藝術形式。 它包含了考慮數據集和域的過程,選擇對于模型最有用的特征,以及測試特征以優化選擇。 Scikit-l...
這項工作是Harwath等人早期一項研究的擴展,他們當時研究將語音與相關主題的圖片相連接。在早期研究中,他們從Mechanical Turk平臺的分類數...
用無監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...
我們可以把NP看作是根據“context points”中的“target points”建模的模型,相關信息通過潛在空間z從左側流向右側,從而提供新的...
數據集是機器學習算法的命脈——從某種意義上講,數據集對于自動駕駛等人工智能應用領域,最重要的是它們的質量最高。同時,數據集也衍生出自動駕駛行業新的商業模式。
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自動對你的數據集進行可視化、從數據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...
TensorFlow宣布開源TXF的一個重要組件:“數據驗證”
對于數據集中不斷增加的新數據,我們需要用原模式對它們進行驗證。但是,在常規設置中,這個模式每個一段時間都會維護一次,它基于統計信息,而統計信息又會受新加...
2018-09-24 標簽:機器學習數據集TensorFlow 1820 0
在MIT - AVT研究的頭14個月里,車輛每天行駛里程的可視化。這種可視化沒有顯示最近幾個月,因為每輛車內的高容量存儲支持數據卸載之間的擴展記錄以及隨...
與最先進的人工設計架構、基于強化學習的架構搜索方法、以及基于進化算法的其他自動化方法的結果相比,結構突變算法在分類錯誤上稍高出前幾種方法,但耗時要少得多...
如何使用TensorFlow Hub文本模塊構建一個模型,以根據相關描述預測電影類型
您所選擇的預訓練文本嵌入是您模型中的一個超參數,所以最好用不同的文本嵌入進行試驗,看看哪個的準確性最高。先從用與您的文本最接近的文本訓練過的模型開始。由...
2018-09-07 標簽:數據集TensorFlow遷移學習 3242 0
在這個新版本中,用戶可以找到很多環境和社會科學相關的數據集,以及其他學科的數據,包括政府數據和新聞機構提供的數據,如 ProPublica。隨著越來越多...
Lars等發表的這篇論文通過在GAN的訓練過程中施加特定類別的梯度懲罰,在較老的架構上取得了當前最先進的表現(在該項基準測試上超過了之前最佳的學術成果)...
在無監督式學習中,深度學習模型會收到某個數據集,但對于如何處理該數據集卻未獲得明確的指示。訓練數據集是沒有特定預期結果或正確答案的示例的集合。然后,神經...
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