- 1. 项目简介 如果我们不需要所有这些标记的数据来训练我们的模型。我的意思是标记和分类数据需要太多的工作。不幸的是,大多数现有的模型,从支持向量机到卷积神经网络,都不能在没有它们的情况下进行训练。 除了一小部分的算法可以。这就是所谓的无监督学习(Unsupervised Learning)。无监督学习通过自己的方式从未标记的数据中推断出一个函数。最著名的无监督算法是K-Means,它被... 1. 项目简介 如果我们不需要所有这些标记的数据来训练我们的模型。我的意思是标记和分类数据需要太多的工作。不幸的是,大多数现有的模型,从支持向量机到卷积神经网络,都不能在没有它们的情况下进行训练。 除了一小部分的算法可以。这就是所谓的无监督学习(Unsupervised Learning)。无监督学习通过自己的方式从未标记的数据中推断出一个函数。最著名的无监督算法是K-Means,它被...
- 1. 项目简介 本项目的目的是为了给大家提供跟多的实战思路,抛砖引玉为大家提供一个案例,也希望读者可以根据该方法实现更多的思想与想法,也希望读者可以改进该项目种提到的方法,比如改进其中的行人检测器、跟踪方法、行为识别算法等等。 1.1 相关工作(1)图卷积网络主要有两种主流方法: 基于光谱的观点(spectral perspective):图卷积中的位置信息被看做是以光谱分析的形式。 ... 1. 项目简介 本项目的目的是为了给大家提供跟多的实战思路,抛砖引玉为大家提供一个案例,也希望读者可以根据该方法实现更多的思想与想法,也希望读者可以改进该项目种提到的方法,比如改进其中的行人检测器、跟踪方法、行为识别算法等等。 1.1 相关工作(1)图卷积网络主要有两种主流方法: 基于光谱的观点(spectral perspective):图卷积中的位置信息被看做是以光谱分析的形式。 ...
- Prompt learning 教学技巧篇:通过增加示例、引导词、特殊符号指令等方式让chatgpt输出更好的答案 Prompt learning 教学技巧篇:通过增加示例、引导词、特殊符号指令等方式让chatgpt输出更好的答案
- ChatGPT会对我们日常生活带来什么影响?这些技术会改变我们学习阅读工作方式吗? ChatGPT会对我们日常生活带来什么影响?这些技术会改变我们学习阅读工作方式吗?
- 深度学习基础入门篇[七]:常用归一化算法、层次归一化算法、归一化和标准化区别于联系、应用案例场景分析。 深度学习基础入门篇[七]:常用归一化算法、层次归一化算法、归一化和标准化区别于联系、应用案例场景分析。
- 深度学习基础入门篇[六(1)]:模型调优:注意力机制[多头注意力、自注意力],正则化[L1、L2,Dropout] 深度学习基础入门篇[六(1)]:模型调优:注意力机制[多头注意力、自注意力],正则化[L1、L2,Dropout]
- 深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW 深度学习基础入门篇[三]:优化策略梯度下降算法:SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW
- A.深度学习基础入门篇[二]:机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解 A.深度学习基础入门篇[二]:机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解
- 在深度学习的发展过程中,出现了很多经典的卷积神经网络,它们对深度学习的学术研究和工业生产都起到了巨大的促进作用,如VGG、ResNet、Inception和DenseNet等,很多投入实用的卷积神经都是在它们的基础上进行改进的。初学者应从试验开始,通过阅读论文和实现代码(tensorflow.keras.applications包中实现了很多有影响力的神经网络模型的源代码)来全面了解它们。下文简 在深度学习的发展过程中,出现了很多经典的卷积神经网络,它们对深度学习的学术研究和工业生产都起到了巨大的促进作用,如VGG、ResNet、Inception和DenseNet等,很多投入实用的卷积神经都是在它们的基础上进行改进的。初学者应从试验开始,通过阅读论文和实现代码(tensorflow.keras.applications包中实现了很多有影响力的神经网络模型的源代码)来全面了解它们。下文简
- 人工智能知识图谱之信息抽取:基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版),提效。 人工智能知识图谱之信息抽取:基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版),提效。
- 为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题,同时也为了熟悉 TensorFlow 的 API,本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习,并以此为例,训练一个类似的神经网络。 为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题,同时也为了熟悉 TensorFlow 的 API,本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习,并以此为例,训练一个类似的神经网络。
- 对于池化层和步长为2的卷积层来说,个人的理解是这样的,池化层是一种先验的下采样方式,即人为的确定好下采样的规则;而对于步长为2的卷积层来说,其参数是通过学习得到的,采样的规则是不确定的。 对于池化层和步长为2的卷积层来说,个人的理解是这样的,池化层是一种先验的下采样方式,即人为的确定好下采样的规则;而对于步长为2的卷积层来说,其参数是通过学习得到的,采样的规则是不确定的。
- 是一篇考古的论文复现项目,在2018年Uber团队提出这个CoordConv模块的时候有很多文章对其进行批评,认为这个不值得发布一篇论文,但是现在重新看一下这个idea,同时再对比一下目前Transformer中提出的位置编码(Position Encoding),你就会感概历史是个圈, 是一篇考古的论文复现项目,在2018年Uber团队提出这个CoordConv模块的时候有很多文章对其进行批评,认为这个不值得发布一篇论文,但是现在重新看一下这个idea,同时再对比一下目前Transformer中提出的位置编码(Position Encoding),你就会感概历史是个圈,
- 在本文中,我们会用概率的观点来看待机器学习模型,用简单的例子帮助大家理解判别式模型和生成式模型的区别。通过思考曲线拟合的问题,发现习以为常的损失函数和正则化项背后有着深刻的意义 在本文中,我们会用概率的观点来看待机器学习模型,用简单的例子帮助大家理解判别式模型和生成式模型的区别。通过思考曲线拟合的问题,发现习以为常的损失函数和正则化项背后有着深刻的意义
- 所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差(weigths/bias)的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API,包括函数功能和参数定义,并给出示例代码。 所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差(weigths/bias)的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API,包括函数功能和参数定义,并给出示例代码。
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新,构建AI应用全新智能中枢
2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间,华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案,本期访谈直播,由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持,华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考
2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中,探讨处理器生态的关键要素及其联系,分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源,3步轻松管理企业成本
2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源,3步轻松管理成本,帮助提升日常管理效率!
回顾中
热门标签