标签:人工智能
How to Read a Paper? Author: S.Keshav 论文链接:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/1273445.1273458 本文链接:https://www.cnblogs.com/zihaojun/p/15713151.html 目
EfficientNet 单独适当增大深度、宽度或分辨率都可以提高网络的精确性,但随着模型的增大,其精度增益却会降低。此外,这三个维度并不是独立的(如:高分辨率图像需要更深的网络来获取更细粒度特征等),需要我们协调和平衡不同尺度的缩放,而不是传统的一维缩放。EfficientNet 的设想就是能否
opencv虽然很有名,但是自己一直没怎么玩过,暑假的时候使用深度相机做项目,但负责的不是代码模块,也只是配好了环境,没有继续了解图像处理。最近电子实习老师有教这个东西,但是身边不少同学遇到了麻烦,所以在此总结了一下,汇总了一些我行之有效的教程和官方资料,并且附上了两个例程;方便ubuntu环境下
中介因果效应分解 汇总与理解 目录中介因果效应分解 汇总与理解1. 前言2. 问题描述3. 符号定义4. 总体效应、直接效应与间接效应总体效应(Total Effect, TE):控制直接效应(Controlled Direct Effect, CDE):自然直接效应(Natural Direct
目录概主要内容CDENDENIETDE, TIE, PDE, PIE Judea Pearl. Direct and indirect effects. In Proceedings of the 17th conference on uncertainty in artificial inte
就像Transformer带火了"XX is all you need"的论文起名大法,最近也看到了好多"Unified XX Framework for XX"的paper,毕竟谁不喜欢写好一套框架然后哪里需要哪里搬凸-凸。这一章让我们来看下如何把NER的序列标注任务转换成阅读理解任务。论文本身
作者在进行GAN学习中遇到的问题汇总到下方,并进行解读讲解,下面提到的题目是李宏毅老师机器学习课程的作业6(GAN) 一.GAN 网络上有关GAN和DCGAN的讲解已经很多,在这里不再加以赘述,放几个我认为比较好的讲解 1.GAN概念理解 2.理解GAN网络基本原理 3.李宏毅机器学习课程 4
一.关于聚类 什么是聚类: 聚类(Clustering)是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同类数据尽量分离。 什么不是聚类: ● 监督分类
一.基本概念 为什么需要数据预处理: 现实世界中数据大体上都是不完整,不一致的脏数据,无法直接进行数据挖掘,或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术 数据:数据对象及其属性的集合 属性值是分配给属性的数字或符号 属性和属性值的区别 – 相同的属性可以映射到不同的属性值    
前言 接着上一篇:AI识别照片是谁,人脸识别face_recognition开源项目安装使用 | 机器学习_阿良的博客-CSDN博客 根据项目提供的demo代码,调整了一下功能,自己写了一个识别人脸的工具代码。 环境部署 按照上一篇的安装部署就可以了。 代码 不废话,直接上代码。 #!/user/
  2022年RPA行业发展十大趋势,六千字长文助你看懂RPA 2022年RPA行业如何发展?十大趋势助你看懂RPA行业未来 这里有2022年RPA行业发展的十大趋势,关注RPA的朋友定要收藏! 文/王吉伟   从2019年RPA元年开启,到现在金融、电商、政企等领域人人皆谈,RPA在中国的发展