3、这些错误会让你误认为自己的模型已经“完美” 这是很严重的错误，会让你高估模型的性能。这种错误通常很难发现，因为我们从心底里不愿承认看似”完美“的模型可能是假象。...一个好的思路是尽可能多地记录日志。 认真思考如何划分不相交的训练集、测试集和验证集，让模型具有优异而不过度的泛化能力。...尽量让模型能轻松通过配置文件进行配置，并指定参数最少的测试配置。然后在 CI/CD 中添加一个步骤，检查非常小的数据集的过拟合，并自动运行它。这将有助于捕获破坏模型和训练 管道的代码改动。...要了解数据，首先需要明白以下三种数据分布： 输入数据的分布情况，例如平均序列长度，平均像素值，音频时长 输出数据的分布情况，分类失衡是一个大问题 输出/输入的分布情况，这通常就是你要建模的内容 2、 选择如何加载数据...机器学习中存在很多错误可能会「愚弄」你，成为一名优秀的科学家意味着要理性的发现并消除这些错误。
安妮 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天，谷歌发布了一系列TensorBoard API，开发者可在TensorBoard中添加自定义的可视化插件...然而，在没有可重用的API时，TensorFlow团队外的开发人员添加新的可视化效果比较困难。因此，谷歌决定发布一套统一的API，让开发者能在TensorBoard中添加自定义的可视化插件。.../plugins/pr_curve/tf_pr_curve_dashboard 此外，与其他插件一样，“pr_curves”提供了一个Demo，用户可以学习如何使用插件，插件开发者可用来生成开发期间的示例数据...为了进一步说明插件是如何工作的，谷歌还创建了一个框架性的Greeter插件，它能在运行模型时可以收集并显示问候语。谷歌在博客中建议开发人员从Greeter插件和其他现有的插件开始探索。...硕士期间创建了一个API并命名为Beholder，Beholder能将训练模型时的数据（如梯度和卷积滤波器等）以视频的形式展示出来，量子位将demo视频搬运了过来： ?
通过让ChatGPT每次生成一个介于1到100之间的随机数字，Fraser收集了2000个不同的答案，并将其汇总成一张表。 可以看到，42这个数字出现频率最高，高达10%。...可见，一个被吹捧为几乎无所不能的聊天机器人还是有点傻。 让它为你计划一次公路旅行，它会让你在一个根本不存在的小镇停下来。或者，让它输出一个随机数，很有可能会根据一个流行的meme做决定。...如果ChatGPT最终只是重复网上的陈词滥调，那还有什么意义呢？ GPT-4，违反机器学习规则 GPT-4的诞生让人兴奋，但也让人失望。...抛开这个问题，还有一个更大的问题。 语言模型解决问题的方式与人类不同，因此这些结果对于一个机器人在面对专业人士面临的现实问题时的表现意义不大。律师的工作并非整天回答律师资格考试的问题。...现在有一种更可靠的方法便可使用，比如嵌入距离。 如果OpenAI要使用嵌入距离的方法，那么相似度多少才算过于相似？这个问题没有客观答案。
作者 | Martin Anderson 译者 | 马可薇 策划 | 凌敏 近年来，人们在社交媒体平台上 越来越多地使用emoji、表情符号、颜文字、GIF 以及各种非文字的表达方式，这让数据科学家们在研究全球范围的社会学格局时愈发艰难...研究学者们将人们使用的动态表情 GIF 称作“还原指标”，并在他们发布于 2021 的论文中分析其用法。 2021 年上半年，波士顿大学带领研究团队通过训练 机器学习模型 预测推特上可能会流行的梗图。...上图来自旧金山的一家社交媒体分析公司中的三位研究者发布的论文，《快乐蛙：推断 Twitch 中新造词背后的情绪含义 (https://arxiv.org/pdf/2108.08411.pdf)》。...当然，也许 Twitch 确实充满了极右翼的主播们，但你并不能靠青蛙头来验证这点。 悲伤蛙梗图的政治意义似乎被 Twitch 上 1.4 亿的用户（其中 41% 的用户未满 24 岁不客气地抛弃了。...在项目中，研究者们用一个未标记的 Twitch 数据集训练一个颜文字的“伪字典”，在训练过程中，模型生成了 444,714 个单词、颜文字和 emoji 的嵌入。
我如何能够用Python自己做一个迷宫动画，然后把我的成果展示给其他人呢？...（我知道tkinter, pyglet 和 pyqt，但是它们很难发布给别人看） 答：现在，你可以使用库gifmaz来做这件事了，它有一些很好的特性： 1、它是纯Python编写的，没有第三方依赖，只使用内置模块...（如果你想把动画嵌入图片，那么你需要PIL，PIL虽然不是内置模块，但是任何Python版都支持PIL。除此之外再没有其他的依赖了） 2、它运行速度很快，而且几秒钟就能生成优化过的GIF图片。...当然，你也可以把多个算法整合进一个动画。下面的动画展示了随机深度优先搜索算法和A*搜索算法。（这个图片只有120K） 这个库的原理是什么？...这个库实际上是一个GIF的编码库，算法运行过程中，动画帧被编码为BytesIO文件。只有在调用save方法时，动画才会真正地被存入图片。
这提供了一种简单的方法来学习如何用键盘键替换乏味的鼠标工作，并帮助过渡到更快的、没有鼠标的开发。...Background Image Plus 将编辑器背景设置为文件夹中的随机图片 idea的背景是纯色，比较单调，有了这个插件，就可以设置自己喜欢图片，任何图片都可以，显得比较酷炫一点，你可以换个自己喜欢的漂亮妹子...还可以设置一段时间后随机变化背景图片，以及设置图片的透明度等等，总之用了它写代码肯定不无聊，我的背景给大家参观一下，还是挺好看的，哈哈哈哈。 4.gif 4....CodeGlance 安装成功之后，在右侧可以生成一个微型地图嵌入到编辑器窗格中，方便我们定位代码 当我们写的代码非常多的时候，或者某一功能模块的代码巨多，这时候想要找到某一个功能实现的方法，就不用费力的滑动鼠标的滑轮了...5.gif 5.Request mapper 用于快速导航到URL映射声明的插件 我们都知道，一个项目中的请求路径是非常多的，有了这个插件，你就可以很方便的查找到对应的映射地址了，点击之后还可以进行跳转
这就引出了下面这个问题：如果让鉴别器反馈更多信息给生成器，是否能够有效地改善生成器在长句生成任务中的表现呢？...Leaked Information」（通过有信息泄露的对抗性训练生成长文本）中，他们就对长句子的文本生成这个问题进行了研究，找到了答案，提出了行之有效的方法,为对抗网络广泛用在机器人问答，自动生成新闻...，和机器翻译等应用中提供了可能性。...由于英文文本是天然地分为一个一个词的，逐词的文本生成任务可以被建模为一个序列决策过程，对于其中的每一步，当前状态是已经生成的词，行为是即将要生成的词，生成式网络 G 就是一个把当前状态映射到行为空间分布的随机策略...接着，当 Manager 模块生成了目标嵌入（goal embedding）之后，Worker 模块会把当前已生成的单词用另一个 LSTM 网络编码，然后把 LSTM 的输出和目标嵌入结合起来，以确保能够综合依据
在 MetaQA 和 WebQuestionsSP 上进行的实验中，作者探索了一种特定的场景：随机删除 50% 的边构造一个不完整的知识图谱，从而使系统必须学会推理出这些缺失的链接。...Elgohary 等人在论文「Speak to your Parser: Interactive Text-to-SQL with Natural Language Feedback」中解决了该问题，并发布了...2 知识图谱嵌入：双曲和超关系知识图谱 双曲空间是机器学习领域中最近很活跃的话题之一。简而言之，在一个双曲空间中，得益于其特性，我们可以在使用更少的维度的同时，更为高效地表征层次和树状结构。 ?...作者要做的就是使用评估协议，将一个有效的三元组随机放置在否定的位置上。与此同时，使用将一个正确三元组放置在负样本中随机位置上的评估协议。 ? 图 8：重新评估知识图谱补全方法。...此外，他们发布了 PyKEEN 1.0，这是一个用于训练知识图谱嵌入模型并进行对比实验的 PyTorch 程序库。
好的README文档就像是项目的外观。这是一个人在你的项目中首先要看的东西，它提供了软件的简要介绍。 ? 美观实用的README文档可以使你的项目脱颖而出，并引起开发人员社区的关注。...演示预览 写完项目后，最好对项目进行演示或预览（视频/ gif /屏幕截图都是不错的选择），以便人们知道你的项目中会有什么。你也可以在上一节中的演示中添加产品说明。 这是一个随机GIF作为占位符。...这是一个好主意，因为它使README更易于浏览。 第一个问题应该是如何安装（如何使用项目或如何在机器中启动编辑）。 这里应该给用户详尽的想法，并说明他们如何使用项目repo的所有步骤。...如果需要添加更复杂的说明，请使用Wiki： https://github.com/navendu-pottekkat/nsfw-filter/wiki 贡献 在这里，你可以让人们知道他们如何为你的项目做出贡献...一个好主意是还要向赞助商展示他们的组织徽标或徽章，向他们表达你的爱！（总有一天我会找到赞助商，并向他们表达我的爱） 添加新功能或修复错误 这是为了让人们了解如何在你的项目中提出问题或提出功能要求。
△ 三个应用了不同控制策略的机器人在Roboschool中赛跑 Roboschool是增强学习研究平台OpenAI Gym上的机器人模拟器，提供了一组新环境，让用户可以在模拟器中控制机器人，想在一个环境中训练同时训练多个...一个是HumanoidFlagrun（人形机器人+旗标+跑），机器人在其中的任务是跑向旗标，而旗标的位置是随机变动的。...另一个叫HumanoidFlagrunHarder（人形机器人+旗标+跑+更难）比上一个增加了让机器人摔倒再爬起来的任务，在每一次训练的开始，机器人可能是站着的，也可能是躺在地上的。...另外，在训练过程中，一直有白色方块攻击机器人，想让它脱离轨道，就像下面视频中这样： 虽然这个机器人行走的速度不快，看起来也不自然，但是在任何情况下都能恢复行走，也知道如何寻找方向。...多角色训练是指，你可以训练同一个agent自攻自守，也可以用同一个算法训练两个不同的agent，甚至可以训练两种不同的算法，让他们相互竞争。
IGQL 让工程师们将工作重点聚焦在推荐背后的机器学习技术和业务逻辑，而不是组织工作，比如为每个查询获取候选对象的实际数量。它还高度提供了代码的重用性。...例如，应用一个 ranker 就像在 IGQL 查询中添加一行规则那么简单。同时在多个地方添加 ranker 也很容易，比如排名帐户和这些帐户发布的媒体排名。...通过应用 word2vec 中的相同技术，我们可以预测一个人在 Instagram 上所提供的会话中可能与之交互的帐户。...如果一个人在同一个会话中与一系列的Instagram帐户进行交互，那么与来自不同范围的随机帐户序列相比，它更有可能是部分一致的。这有助于我们识别出与此相关的账户。...对于嵌入的每一个版本，我们都训练了一个分类器，只能根据嵌入来预测一组帐户的主题。通过将预测主题与保留集里的帐户的手工标记主题进行比较，我们可以评估嵌入是如何获取主题相似度的。
初始化时，W中每个词对应一个随机的向量。它会学习出有意义的向量以便执行任务。 举个一个可能的任务的例子：训练一个网络让其预测一个5元组（5-gram）（连续的5个词）是否‘成立’。...这些属性大概也就是在优化过程中自动蹦出来的。 这看来是神经网络的一个非常强大的优点：它们能自动学习更好的数据表征的方法。反过来讲，能有效地表示数据对许多机器学习问题的成功都是必不可少的。...鉴于我们前面有关单词嵌入的经验，这个也许并不太让你感到惊奇。单词嵌入就是会把相似的词聚到一起，所以如果我们已知的中英词汇离得近，它们的同义词自然离得近。...即使你从来没见过一个国王，如果一个带着王冠的王后突然有了胡子，那把她变成男人也是很合理的。） 共享嵌入是一个非常让人兴奋的研究领域，它暗示着为何深度学习中这个注重表征方法的角度是如此的引人入胜。...如果你感兴趣的话，可以订阅我的RSS（原文作者），这样文章发布时你就能看见了。 （我很乐意听听你们的想法和评论。
2017年即将成为过去，最新款的苹果iPhone已经发布，美国科技媒体TNW的作者已经被机器人取代。现在是时候回顾下2017年了，我们会在假期里安顿下来，温暖舒适地躺在床上，脑海中会出现各种密码泡沫。...我们比任何时候都更接近艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）和乔治·卢卡斯（George Lucas）的梦想，机器人越来越让人感到担忧。...我们担心人类的命运，你是否会在2018年读到这篇文章：我们爱新机器人主人! 3.汽车可以自己驾驶 我们花了半年的时间试图预测无人驾驶汽车何时会成为现实，而另外半年时间则已经开始体验它们。...美国亚历桑那州的无人驾驶汽车已经与常规交通工具混杂在一起。拉斯维加斯的公交车成为第一个免费的无人驾驶公共交通工具，并立即卷入了事故当中。像大多数事故一样，人类需要承担主要责任。...4.研究人员将GIF动画嵌入活细菌体内 已经有研究人员成功地将GIF动画嵌入到活细菌的基因中。为什么要这样做?因为他们可以。毕竟这就是科学!
From Collobert et al. (2011) 对于一个网络来说，让具有相似含义的词具有相似的向量似乎是很自然的。如果你用一个词换一个同义词（eg....这对单词数量的影响是指数级的。 所以，很明显，这对来说是一件非常有用的事情。但它是如何学会这样做的呢？...这些属性或多或少地出现在优化过程中。 这似乎是神经网络的一大优势：它们学会了更好的自动表示数据的方法。反过来，很好地表示数据似乎是许多机器学习问题成功的关键。...最近，深度学习开始探索将图像和单词嵌入到单一表示中的模型。 ? 它的基本思想是，通过在一个单词嵌入中输出一个向量来对图像进行分类。 它的基本思想是，通过在一个单词嵌入输出一个向量来对图像进行分类。...关注的不是结果本身，而是从结果中得出的结论，以及它们与其他技术的比较。 我觉得没有资格说出这些问题。我鼓励有这种感觉的人在评论中描述他们所关心的问题。我觉得没有资格说出这些问题。
Oculus Medium推出重要更新，可导入OBJ和FBX文件 3D建模和雕塑应用Oculus Medium开发商发布了一个重要更新，为用户带来了新功能和漏洞修复。...用户现在可以导入OBJ和FBX文件，并通过复制粘贴操作将其转换为Medium中的素材。用户还可以在Medium中播放视频，无需将其隐藏在Library中，这样你就能在雕塑时观看视频教程。...Tenor免费开放SDK，把GIF动图融入AR视频中 GIF搜索网站Tenor的最新技术可将GIF进入到AR中。...Tenor发布了一款软件开发包和应用程序界面，开发者能利用它将动画嵌入到AR 应用中。这个SDK是免费向开发人员开放的，可以在Tenor的网站上获取，同时可以在GitHub获得免费应用。...据悉，这一举措应该可以缩短 25% 的行李装卸时间。 VRPinea独家点评：行李托运问题解决了，下一个就轮到飞机延误问题了吧。
该系列教程里其中一篇文章，介绍了如何将图灵机器人集成到某个微信公众号的消息服务器上去，让该微信公众号可以“智能地”同其关注粉丝聊天。...通俗地解释，intent是一系列句子的集合，这些句子虽然从文字上来说表达方式各异，然而传递的是同一个意思。 比如下列三句话其实是在同一个问题： 你是一个程序员么？ 你每天的工作是编写代码么？...你每天使用集成开发环境或者命令行进行单步调试么？ 我们可以把这三个句子归为同一个intent，姑且命名为"程序员"。假设当用户又发送了一个新的文本到您的聊天机器人去：“你是靠编写代码维生么？”...这意味着Build标签页里的配置也已经完成。 [1240] 最后，我们可以把这个创建好的聊天机器人进行发布，让它可以被其他平台消费。...这里我选择的是Webchat渠道，意思是在一个网页内嵌入这个聊天机器人的对话窗口。
该系列教程里其中一篇文章，介绍了如何将图灵机器人集成到某个微信公众号的消息服务器上去，让该微信公众号可以“智能地”同其关注粉丝聊天。 ?...通俗地解释，intent是一系列句子的集合，这些句子虽然从文字上来说表达方式各异，然而传递的是同一个意思。 比如下列三句话其实是在同一个问题： 你是一个程序员么？ 你每天的工作是编写代码么？...你每天使用集成开发环境或者命令行进行单步调试么？ 我们可以把这三个句子归为同一个intent，姑且命名为”程序员”。假设当用户又发送了一个新的文本到您的聊天机器人去：“你是靠编写代码维生么？”...这意味着Build标签页里的配置也已经完成。 ? 最后，我们可以把这个创建好的聊天机器人进行发布，让它可以被其他平台消费。...这里我选择的是Webchat渠道，意思是在一个网页内嵌入这个聊天机器人的对话窗口。 点击Connect标签页，选择Webchat： ?
通过应用与 word2vec 中的类似技术，我们可以预测一个人在应用程序的给定会话中可能与之交互的帐户。...如果一个人在同一个会话中与一系列帐户交互，那么与来自不同 Instagram 帐户范围的随机帐户序列相比，它更有可能是局部一致的。这有助于我们识别出与此相关的账户。...我们定义了两个帐户之间的距离度量——嵌入训练中使用的同一个帐户——通常是余弦距离或点积。基于此，我们做了一个 KNN 查找，以找到嵌入中任何帐户的局部相似帐户。...Ig2vec 预测账户内容相似性的功能演示 对于每一个版本的嵌入，我们训练一个仅根据嵌入预测一组帐户主题的分类器；通过将预测主题与保留集中帐户的人工标记主题进行比较，我们就可以评估嵌入如何捕获主题相似度...具体而言，模型通过添加「惩罚」因子来降低来自同一媒体或同一种子帐户帖子的排序，因此在 Explore 推荐中，很难看到来自同一个人或同一种子帐户的多个帖子；而且这种推荐方式会随着你遇到更多来自同一作者的帖子而加强
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