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標(biāo)簽 > 模型
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機器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,為智能語音處理奠定了堅實的理論和技術(shù)基礎(chǔ)。智能語音處理的主要特點是從大量的語音數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)其中蘊含的規(guī)律,可以有效解決經(jīng)典語音處...
2021-01-27 標(biāo)簽:模型機器學(xué)習(xí)智能語音 7k 0
Python官方文檔說法是“Python數(shù)據(jù)模型”,大多數(shù)Python書籍作者說法是“Python對象模型”,它們是一個意思,表示“計算機編程語言中對象...
2021-02-10 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型Python 3k 0
現(xiàn)在的模型動輒數(shù)百、數(shù)千億參數(shù),普通人訓(xùn)不動怎么辦? 前不久,谷歌發(fā)布了參數(shù)量為 1.6 萬億的語言模型Swith Transformer,將 GPT-...
2021-02-11 標(biāo)簽:gpu模型模擬訓(xùn)練系統(tǒng) 2.9k 0
其實圖像分類研究取得的大部分進展都可以歸功于訓(xùn)練過程的改進,如數(shù)據(jù)增加和優(yōu)化方法的改變。但是,大多數(shù)改進都沒有比較詳細(xì)的說明。...
人工智能已經(jīng)遍布我們的日常生活。從YouTube的首頁推薦到生產(chǎn)藥物,它無所不在,它對我們生活的影響超出我們的想象。但人工智能一定公平嗎?不,絕對不是。
2020-11-27 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)人工智能模型 2.7k 0
什么情況下基于樹的模型將超過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
基于樹的模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實并沒有太多的不同。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被認(rèn)為是機器學(xué)習(xí)的圣杯,無所不知,解決一切問題,主要是因為它們很復(fù)雜。另一方面,基于樹的方法并沒...
2020-09-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型機器學(xué)習(xí) 2.2k 0
基于Transformer模型的上下文嵌入何時真正值得使用?
作者發(fā)現(xiàn),在決定BERT-embedding和Glove-embedding的效果性能方面,訓(xùn)練數(shù)據(jù)量起著關(guān)鍵作用。通過使用更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù),非上下文嵌入...
2020-08-28 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集文本 3.3k 0
建議先花點時間實現(xiàn)一個簡單能用的算法,比如線性回歸預(yù)測房價,不需要一開始就花很多時間設(shè)計復(fù)雜的算法(在軟件開發(fā)中叫避免過早優(yōu)化)
2020-08-28 標(biāo)簽:算法模型機器學(xué)習(xí) 4.1k 0
如何利用多個上下文信息來做同義實體發(fā)現(xiàn)問題上進行了一些新的探索
作者采用了如下圖所示的模型結(jié)構(gòu):檢索器 (context retriever)通過檢索的方式從海量文本中選擇一組實體被提到的句子;編碼器(context...
2020-08-28 標(biāo)簽:編碼器模型數(shù)據(jù)集 3.2k 0
圖文詳解:深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)任務(wù)
基于已知類別標(biāo)簽的樣本構(gòu)成的訓(xùn)練集,學(xué)習(xí)預(yù)測模型;最終預(yù)測模型,對新的觀測樣本,預(yù)測相應(yīng)的輸出;預(yù)測結(jié)果為事先指定的兩個或多個類別中的某一個,或預(yù)測結(jié)果...
2020-07-01 標(biāo)簽:模型典型深度學(xué)習(xí) 6.8k 0
人臉識別,是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的...
JD和OPPO的研究人員們提出了一種姿勢引導(dǎo)的時尚圖像生成模型
研究人員的主要目的在于訓(xùn)練一個生成模型,將模特在當(dāng)前姿勢上的圖像遷移到其他的目標(biāo)姿勢上去,實現(xiàn)對于衣著等商品的全面展示。
作為三維數(shù)據(jù)的重要形式,點云由于較高的分辨率和對復(fù)雜細(xì)節(jié)更好的表達越來越受到研究人員的青睞。有效的點云生成模型將為重建和超分辨等點云合成任務(wù)帶來較大的促進作用。
改進版BERT——SpanBERT,通過表示和預(yù)測分詞提升預(yù)訓(xùn)練效果!
在本文中,作者提出了一個新的分詞級別的預(yù)訓(xùn)練方法 SpanBERT ,其在現(xiàn)有任務(wù)中的表現(xiàn)優(yōu)于 BERT ,并在問答、指代消解等分詞選擇任務(wù)中取得了較大...
Okay,當(dāng)我們了解了ERNIE模型的大體框架及原理之后,接下來就可以深入理解一下具體的實現(xiàn)啦。ERNIE是基于百度自己的深度學(xué)習(xí)框架飛槳(Paddle...
2019-08-02 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí) 6.9k 0
Attention Transfer , 傳遞teacher網(wǎng)絡(luò)的attention信息給student網(wǎng)絡(luò)。首先,CNN的attention一般分為兩...
對偶傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)資料說明
1987年,美國學(xué)者Robert Hecht-Nielsen提出了對偶傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 (Counter Propagation Network,CPN...
2019-07-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二進制模型 4k 0
遷移學(xué)習(xí)與模型預(yù)訓(xùn)練:何去何從
把我們當(dāng)前要處理的NLP任務(wù)叫做T(T稱為目標(biāo)任務(wù)),遷移學(xué)習(xí)技術(shù)做的事是利用另一個任務(wù)S(S稱為源任務(wù))來提升任務(wù)T的效果,也即把S的信息遷移到T中。...
2019-07-18 標(biāo)簽:模型nlp遷移學(xué)習(xí) 8.4k 0
阿里最新論文解讀:考慮時空域影響的點擊率預(yù)估模型DSTN
可以看到,輸入有四部分信息,分別是目標(biāo)廣告的信息、上下文廣告信息、點擊廣告信息、曝光未點擊廣告信息。目標(biāo)廣告信息包括用戶特征、query特征(如果是搜索...
2019-07-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 2.9k 0
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