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OpenAI:用可擴展的多任務系統,在多語言任務上取得了良好的成績
最近我們嘗試用無監督學習增強系統,進一步研究語言能力。無監督技術訓練能通過含有巨大信息量的數據庫訓練單詞的表示,與監督學習結合后,模型的性能會進一步提高...
GQN可以表示、測量并且減少不確定性。即使在沒有完全看到所有場景的情況下,網絡也可以解釋其中的不確定之處。同時也能根據部分圖像拼成完整的場景。下面的第一...
什么是LOD表達式?如何在Tableau Prep 中生成FIXED LOD 表達式的結果
接下來,我們將會讓我們的流程分支,以允許我們創建總值并同時保持原始數據集。我們的目標是創建兩個獨立的數據副本,以便我們可以獨立操作。這使我們可以在一條路...
有了訓練集和驗證集后,我們開始對數據集進行基準測試。這是一個分類問題,在給出一個測試數據時,我們需要將它分到12個類中的一個。我們將使用卷積神經網絡(C...
如何輸入3D網格物體(原始三角形和頂點),得到分類概率的輸出
首先要做的是選擇分類器類型。由于如圖像、語音等重要數據的技術解決方案都是基于神經網絡(或在 Kaggle 比賽中經常使用的奇特組件),因此訓練神經網絡是...
分享下Kaiming大神在CVPR‘18 又有了什么新成果?
在具體實現過程中,基于Mask R-CNN提出了一種新穎的遷移學習方法。Mask R-CNN可以將實例分割問題分解為邊框目標檢測和掩膜預測兩個子任務。在...
分析混淆矩陣通常可以給你提供深刻的見解去改善你的分類器。回顧這幅圖,看樣子你應該努力改善分類器在數字 8 和數字 9 上的表現,和糾正 3/5 的混淆。...
2018-06-19 標簽:機器學習數據集TensorFlow 8105 0
拿到數據后我們可以很清楚的看到郵件的內容,但并不是所有的內容都是我們需要的,在這里我們僅提取了郵件中的中文來作為訓練語料。如果仔細觀察的話,會發現不是所...
使用更“時尚”的數據開啟機器學習的 Hello World 之門
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...
好吧,這行代碼看著稍微有點長,其實在Datalore里打起來非常快,因為很多地方稍微敲一兩個字母就可以一路補全下去。與此同時,我們能在右邊看到,Data...
如何讓tSNE在大型、高維數據庫上實時進行可視化的詳細資料概述
tSNE是目前最為流行的一種高維數據降維的算法。在大數據時代,數據不僅越來越多,而且變得越來越復雜,數據維度的轉化也在驚人地增加。對于計算機而言,處理高...
這是最早用于自動駕駛領域的語義分割數據集,發布于2007年末。他們應用自己的圖像標注軟件在一段10分鐘的視頻中連續標注了700張圖片,這些視頻是由安裝在...
數據分析吃雞,首先得要有數據呀。網上逛了一圈發現,Kaggle上已經有吃雞比賽的數據集了,而且數據量極大,包含70多萬場比賽上億條玩家的數據,大概有20...
為了探索這一點,我們可以把MNIST數據點看作是在一個784維立方體中固定的一點。立方體的每個維度都對應一個特定的像素,根據像素強度,數據點的范圍在0到...
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