前言 当我们谈起计算机视觉时,首先想到的就是图像分类,没错,图像分类是计算机视觉最基本的任务之一,但是在图像分类的基础上,还有更复杂和有意思的任务,如目标检测,物体定位,图像分割等,见图1所示。其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务,其可以看成图像分类与定位的结合,给定一张图片,目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置,由于图片中目标数是不定的,不仅要检测出目标的位
鸣谢!!! 深入浅出 Word2vec–图文解读原理 一 Skipgram 我们不仅要考虑目标单词的前两个单词,还要考虑其后两个单词如果这么做,我们实际上构建并训练的模型就如下所示:上述的这种架构被称为连续词袋(CBOW),在一篇关于word2vec的论文中有阐述。 还有另一种架构,它不根据前后文(前后单词)来猜测目标单词,而是推测当前单词可能的前后单词。我们设想一下滑
支持向量机(Support Vector Machine)由Cortes 和Vapnik于1995年正式发表(“Support vector networks”, Machine Learning, 20(3):273-297),由于在二维表分类任务中显示出卓越性能,很快成为机器学习的主流技术,并在2000年掀起了统计学习的高潮。图(a)中红色和蓝色分别代表两个不同类别的数据,显然是线性可分的
前言 MMPose是一款基于PyTorch的姿态分析开源工具箱,是OpenMMLab项目成员之一,主要特性: 支持多种人体姿态分析相关任务:2D多人姿态估计、2D手部姿态估计、动物关键点检测等等 更高的精度和更快的速度:包括“自顶向下”和“自底向上”两大类算法 支持多样的数据集:支持了很多主流数据集的准备和构建,如 COCO、 MPII等 模块
前言 就在不久前,微软正式发布了一个 27 亿参数的语言模型——Phi-2。这是一种文本到文本的人工智能程序,具有出色的推理和语言理解能力。同时,微软研究院也在官方 X 平台上声称:“Phi-2 的性能优于其他现有的小型语言模型,但它足够小,可以在笔记本电脑或者移动设备上运行”。 微软通过时下一些如 Big Bench Hard (BBH)、常识推理(PIQA、WinoGrande、ARC e
BackGround 在生成的时候,模型的输出是一个时间步一个时间步依次获得的,而且前面时间步的结果还会影响后面时间步的结果。也就是说,每一个时间步,模型给出的都是基于历史生成结果的条件概率。 为了生成完整的句子,需要一个称为解码的额外动作来融合模型多个时间步的输出,而且使得最终得到的序列的每一步条件概率连乘起来最大。 在文本生成任务中,每一个时间步可能的输出种类称为字典大小
简介 4月12日,微软宣布开源了 DeepSpeed Chat,帮助用户加速训练类似于 ChatGPT 的模型。 DeepSpeed Chat 能够简化 ChatGPT 类型模型的训练过程、强化推理体验。其中的 DeepSpeed-RLHF 系统能够在推理和训练两种模式之间进行切换,使复杂的 RLHF 训练速率更快、易于大规模推广。DeepSpeed-HE 比现有系统快 15 倍以上,且成本更
MNIST实战1 模板及本节代码地址 github: 1571859588/PyTorch_Template: PyTorch Template is used to finish the model building quickly. (github.com) 强烈建议仅使用模板跟着文章复现代码!这样会更加有利于学习! 前言 MNIST数据集是一个广泛使用的手写数字数据集,它包含了60,000个
文章目录 前言 一、阻尼牛顿法 二、算法实例 总结 前言 在学习了牛顿法之后,我们了解到牛顿法存在一个致命的问题:牛顿法的搜索方向不一定就是下降方向。这直接可能会导致牛顿法不会收敛。为了解决这个问题,我们主要的改进的方向有两点: 改进使得牛顿法的搜索方向就是其函数值下降的方向。 改进使得牛顿法不是下降方向的搜索方向变成
文章目录 前言 一、感知机对偶形式 二、感知机对偶形式的实现 总结 前言 感知机模型是有两种形式的,上一篇文章中详细学习了感知机的原始形式数学模型,我们知道,感知机应该还有对偶形式,这篇文章就来记录一下感知机对偶形式的的数学模型。 一、感知机对偶形式 我们知道感知机的学习算法可以解释为:当一个实例点被误分类时,即位于分离超
在一般的视觉视觉颜色是由RGB组成的,为了简化处理的视觉的复杂度,以及得到分割出指定物体的特征形状,通过二值化的方法更加的高效方便 二值化图像 二值化定义:图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果 二值化分割定义:一幅图像包括目标物体、背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法
Contents Introduction Methodology Class-wise Visual-Linguistic Pre-training (CVLP) Language-Guided Recognition Experiments References Introduction 作
代码 from xgboost import XGBRegressor as XGBR from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor as RFR from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR from sklearn.datasets import load_bost
一、简述 在一次数据科学的比赛中,我有机会使用 LightGBM,这是一种最先进的机器学习算法,它极大地改变了我们处理预测建模任务的方式。我对它在数千个数据点上进行训练的速度感到着迷,同时保持了其他算法难以达到的准确性。LightGBM 是Light Gradient Boosting Machine的缩写,是 Microsoft 开发的开源、分布式、高性能梯度提升框架。
深度强化学习加载Atari游戏运行库:Could not find module "XXXX\lib\site-packages\atari_py\ale_interface\ale_c.dll"与train.py: error: the following arguments are required: --rom 最近在调试DQN代码,在导入Atari游戏库进行强化学习训练的时候出现几个
Sequential Synthetic Data 一. 前言 二. 程序实现 一. 前言 在MoSE论文中,作者人工生成了具有时序关系的多任务学习数据集,用于比较不同模型在时序多任务学习中的性能,如下所示: 作者提到这组数据集的生成参考了MMoE论文中的人工数据集:MMoE论文中Synthetic Data生成代码(控制多任务学习中任务之
序号 内容 1 【Python】Pandas 简介,数据结构 Series、DataFrame 介绍,CSV 文件处理,JSON 文件处理 2 【Python】Pandas 数据清洗操作,常用函数总结 文章目录 1. Pandas 数据清洗 2. Pandas 常用函数 1. 读取数据
【机器学习:机器学习中的过拟合】它是什么以及如何防止它 交叉验证 使用更多数据进行训练 删除功能 提前停止 规范化 组装 过度拟合的例子 信号与噪声 拟合优度 过拟合与欠拟合 如何检测机器学习中的过度拟合 如何防止机器学习中的过度拟合 下一步
简介 排序是任何应用的基本构造块的关键算法之一。有许多排序算法已经被广泛研究,常见的排序算法时间和空间复杂度如下: 一些排序算法属于分治算法的范畴。这些算法适用于并行性,并适合 GPU 等架构,在这些架构中,要排序的数据可以被划分进行排序。快速排序就是这样一种算法。如前所述,Quicksort 属于“分而治之”的范畴。这是一个三步走的方法,如下所示: 从需要排序的数组中选择一个元素。
文章目录 一、简单的需求 二、技术需求: 三、常见的几种简单技术 四、几个示例 1. 使用编辑距离 (Levenshtein Distance) 2. 使用Jaccard相似度 3. 使用jieba库进行分词以及结合余弦相似度来计算两个中文字符串相似度 一、简单的需求 最近在搞数据的治理工作,
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