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本文的作者首先提出了 DBNet,将特征图二值化的过程构建成了一个可微的过程,可以直接参与到训练中,如图 2 红色箭头所示:
Transforme这一模型并不难,依旧是传统机器翻译模型中常见的seq2seq网络,里面加入了注意力机制,QKV矩阵的运算使得计算并行。
FM(因子分解机)模型和逻辑回归是两种常见的预测建模方法,它们在一些方面有不同的优缺点
线性回归是一种用于建立和预测变量之间线性关系的统计模型。其基本思想是假设自变量(输入)和因变量(输出)之间存在线性关系,通过建立一个线性方程来拟合观测数据,从而...
损失函数是在机器学习和优化算法中使用的一种衡量模型预测结果与真实值之间差异的函数。其目标是最小化模型的预测误差,从而提高模型的性能。
大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话...
本项目是基于SpringBoot和图像分类算法用来识别蘑菇的微信小程序,根据拍摄上传的蘑菇图片,通过python脚本调用训练好的模型,经过后端处理,最后返回识别...
CLIP全称Constrastive Language-Image Pre-training,是OPAI推出的采用对比学习的文本-图像预训练模型。CLIP惊...
机器学习开发的最终目标是最大化模型的效用。尽管不同应用场景的开发流程有所不同(例如时间长度、可用计算资源、模型类型等),基本步骤和原则都是相似的。
今年发布8月份发布的一篇有关长时间序列预测(SOTA)的文章,DLinear、NLinear在常用9大数据集(包括ETTh1、ETTh2、ETTm1、ETTm2...
作为世界第一大清洁能源的太阳能相对煤炭石油等能源来说是可再生、无污染的,只要有太阳就有太阳能,所以太阳能的利用被很多国家列为重点开发项目。但太阳能具有波动性和间...
边缘检测是计算机视觉中最基本的问题之一,具有广泛的应用。边缘检测的目的是提取出准确的目标边界和视觉显著边缘。边缘检测与上下文和图像语义信息相关密切。
PyTorch 2.0 官宣了一个重要特性 —— torch.compile,这一特性将 PyTorch 的性能推向了新的高度,并将 PyTorch 的部分内容...
为了保证较高的精度,大部分的科学运算都是采用浮点型进行计算,常见的是32位浮点型和64位浮点型,即float32和double64。然而推理没有反向传播,网络中...
1.前端: 如html/css/js等前端语言构建web页面,也可以通过如vue等相关技术进行前端工程化来编写页面
YOLOv8 是 Ultralytics 开发的 YOLO(You Only Look Once)物体检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最...
(其中第一种是属于“调用第三方API”,也就是说核心代码和数据库不掌握在自己手里)(第二、三、四种属于开源框架,也就是说我们可以下载其源码,采用,相对快速的自己...
其中0.9913为初步计算得到的体彩抽水率,实际不准确,该数值仅供初步计算,之后需要根据计算所得的概率进行相应修正。
注:本文选自人民邮电出版社出版的《PyTorch自然语言处理入门与实战》一书,略有改动。经出版社授权刊登于此。
通过对2018年之前世界杯各个国家球队的表现以及比分结果进行数据分析,并结合以往各个球队在历届世界杯中的表现,通过机器学习算法建立模型,并对其进行评价以及模型优...
暂未填写公司和职称
暂未填写学校和专业