任务目标 基于给定数据集，进行数据预处理，搭建以LSTM为基本单元的模型，以Adam优化器对模型进行训练，使用训练后的模型进行预测并计算预测分类的准确率。 数据集信息 IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集，共有25000条文本数据作为训练集，25000条文本数据作为测试集。 ...

混淆矩阵 当我们已经获取到一个分类模型的预测值，可以通过不同指标来进行评估。 往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念： True Positive：真实值为正、预测值为正（真阳性） False Positive：真实值为负、预测值为正（假阳性） False Negative：真实值为正、预测值为 ...

1 Ml.NET版本更新 当前的Microsoft.ML的软件版本如下： https://gitee.com/mirrors_feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 例子使用版本为1.6.0 例子工程更换版本的办法： 1 Directory.Build.pr ...

1、任务要求 针对已知类别的5张卧室照片(标签为+1)和5张森林照片(标签为-1)所对应的矩阵数据进行分类训练,得到训练集模型;再利用支持向量机对另外未知类别的5张卧室照片和5张森林照片数据进行测试分类(二分类)，得到分类结果及其准确率。 2、先导入查看基本数据 3、合并数据 将房间的数据和森林的数 ...

1 ml.net例子概要 https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn/tree/master https://gitee.com/mirrors_feiyun0112/machinelearning-samples.zh-c ...

.net版本历史 https://github.com/markjprice/cs12dotnet8 https://github.com/markjprice/cs12dotnet8/blob/main/docs/ch01-dotnet-history.md 这里讲的很清楚 现代.net和以前的. ...

在使用镜像新建了一个cuda11.2-python3.9 容器配置环境的过程中需要安装PyTorch。一开始我直接使用 pip install torch 来进行安装，但是运行程序时出现报错： RuntimeError: The NVIDIA driver on your system is too ...

1、首先对数据进行读取和预处理 2、读取数据后，对x数据进行标准化处理，以便于后续训练的稳定性，并转换为tensor格式 3、接下来设置训练参数和模型 这里采用回归模型，既y=x*weight1+bias1，设置的学习率为0.0006，损失函数采用了MSE（均方误差） 4、绘制图像 由于数据量较少， ...

在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.save 函数将 PyTorch 模型保存到文件。这个函数接受两个参数：要保存的对象（通常是模型），以及文件路径。 保存模型参数 import torch import torch.nn as nn # 假设有一个简单的模型 class Simple ...

以往的多媒体假新闻检测研究包括一系列复杂的特征提取和融合网络，从新闻中收集有用的信息。然而，跨模态一致性如何影响新闻的保真度以及不同模态的特征如何影响决策仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了一种基于自举多视图表示(BMR)的假新闻检测方案。对于一篇多模态新闻，我们分别从文本、图像模式和图像语义的角度... ...

使用Tensorrt部署，C++ API yolov7_pose模型 虽然标题叫部署yolov7_pose模型，但是接下来的教程可以使用Tensorrt部署任何pytorch模型。 仓库地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7/tree/pose 系统版本：ub ...

sklearn是一个开源的机器学习库，支持不同种类的机器学习算法，并且提供了许多质量良好的数据集。假如我们想要得到一组环形数据集，借助sklearn的包很轻易就可以实现，不过换个角度思考，我们自己动手是否也可以生成一组数据，使之在散点图上环状分布；借助C++的random头文件以及一点高中数学知识， ...

按照固有思维方式，深度学习的训练环节应该在云端，毕竟本地硬件条件有限。但事实上，在语音识别和自然语言处理层面，即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型，对于预算有限的同学们来说，也没必要花冤枉钱上“云端”了，本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。 ...

首先第一步就是不要跑到官网里边去按照官网给的提示去下载！！不要不要不要！也不要去什么用清华镜像源啥的，因为根本找不到，很折腾！ 直接在这个网站download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html里边找你想要下载的torch1.0.0版本以及torchvis ...

使用python3命令创建tensorflow虚拟运行环境 首先，在系统下创建python虚拟环境目录Venvs，本文我们设置的虚拟环境目录如下：C:\Users\wuchh\venvs，接下来打开cmd命令窗口 进入创建的目录（C:\Users\wuchh\venvs）。 在命令行窗口中，执行创建 ...

从现今与今后的发展来看，单一的业务不再仅仅依靠于传统的技术开发，而是应该结合AI模型来应用、实践。只有这样，才能更数智化，更高效化，更贴合时代的发展。 魔塔 社区就类似国外的Hugging Face，是一个模型即服务的运行平台。在这个平台上运行着很多的大模型示例，网站直接提供了试运行的环境，也可以下 ...

Deep Learning 将改变工业。机器将能够完成那些需要人类智慧的工作。伴随着企业流程数字化和数据收集的发展，Deep Learning 的应用也将增加，使人类和机器之间的合作更加高效。这将彻底改变自动化和生产，实现更高效且更正确的决策流程以及更高的生产力，同时显著降低开发成本。 在我们的播客 ...

一、获取源码 1、从 Git 克隆代码 git clone https://github.com/apache/flink.git 2、maven运行编译 mvn clean install -DskipTests 注：为了加速构建，可以执行如下命令，以跳过测试，QA 的插件和 JavaDocs 的 ...

自然语言处理概述 以前的自然语言大多数停留在去根据业务来编写相应的规则来解决实际的问题，但是仅仅靠手工编写的规则是无法覆盖全部的内容，而且不同的规则之间也具有一定的矛盾，随着统计学的发展，人们逐渐的用统计的思想去解决一些实际的问题，例如马尔可夫假设，即一个词语出现的概率取决于它前面出现的所有词，但是 ...

从之前的RNN系列到现在的Transformer模型，是一个演进的过程，技术的实现与迭代并不是一蹴而就，而是一个持续演进的历程。如果一开始就从Tranformer的模型机制来学习，知识的不全面以及欠缺就会导致懵逼甚至看不懂又不理解。 RNN系列： 聊聊RNN&LSTM 聊聊RNN与seq2seq 聊 ...