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標簽 > 數據集
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AttnGAN可以生成任意圖像,從普通的田園風光到抽象的場景
更具體地說,除了將自然語言描述編碼到全局句子向量中,句中的每個單詞同樣有對應的向量。在第一階段,生成網絡利用全局句子向量生成一個低分辨率的圖像。接著,它...
先驗概率是由以往的數據分析得到的概率,泛指一類事物發生的概率,根據歷史資料或主觀判斷未經證實所確定的概率。后驗概率而是在得到信息之后再重新加以修正的概率...
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...
數據增強廣泛是機器學習中常用的數據處理手段,不同的數據集通常會利用針對性的數據處理手段來處理。例如MNIST大多使用尺度、旋轉和平移的操作,也有加入顏色...
對于上述代碼中與模型構建相關的代碼,請查閱官方《Deep MNIST for Experts》一節的內容進行理解。在本文中,需要重點掌握的是如何將本地圖...
2018-08-17 標簽:神經網絡數據集TensorFlow 8966 0
OpenAI發布了一個“逆天”的AI模型——GPT2整個模型包含15億個參數
能有這樣出色的表現,不是沒有原因的,GPT-2各種特定領域的語言建模任務中都取得了很好的分數。作為一個沒有經過任何領域數據專門訓練的模型,它的表現,比那...
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...
骨旋轉回歸器(Bone rotation regressor)。首先,骨旋轉回歸器的任務是從輸入圖像中預測出人體全局的選擇信息以及每一個骨頭相對于整體的...
本次實驗在三個數據集上進行:Cityscapes、NYU和ADE20K。Cityscapes數據集包含的是城市道路景觀照,其中有3000張帶有精細標記的...
當乘客在隨機時間點到達公交站時,他們經歷的等待時間的概率既會受p(T)影響,又會受T本身影響:汽車到達間隔越長,乘客遇到較長等待時間的概率也會相應變大。
ICLR 2019論文解讀:膠囊圖神經網絡的PyTorch實現
上圖所示為CapsGNN的簡化版本。它由三個關鍵模塊組成:1)基本節點膠囊提取模塊:GNN用于提取具有不同感受野的局部頂點特征,然后在該模塊中構建主節點...
既然目的是讓AI做題,我們先得有題啊!當然了,手動搜集整理是不可能的,為了創建題庫,首先我們構建了一個可以自動生成推理題的生成器,它包含一組抽象元素,包...
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
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...
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