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摘要: Half-UNet简化了编码器和解码器,还使用了Ghost模块(GhostNet)。并重新设计的体系结构,把通道数进行统一。 论文动机 编码器的不同类型的架构图,编码器(A-C)的结构分别来源于U-Net的编码器、解码器和全的Unet结构。 下面是上图的一些结果指标 将U-Net 的编码器和解码器都 阅读全文
posted @ 2023-03-25 10:04 deephub 阅读(54) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同,你可能并不会经常的使用它,但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时,这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。 https://avoid.overfit.cn/post/bf6e2fa626494a3789aa6b4d49657448 阅读全文
posted @ 2023-03-24 11:19 deephub 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: BART模型是用来预训练seq-to-seq模型的降噪自动编码器(autoencoder)。它是一个序列到序列的模型,具有对损坏文本的双向编码器和一个从左到右的自回归解码器,所以它可以完美的执行翻译任务。 如果你想在翻译任务上测试一个新的体系结构,比如在自定义数据集上训练一个新的标记,那么处理起来会 阅读全文
posted @ 2023-03-23 10:44 deephub 阅读(26) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是 Repla 阅读全文
posted @ 2023-03-22 10:51 deephub 阅读(227) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ChatGPT, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA, Bard等大型语言模型的一个重要的超参数 大型语言模型能够根据给定的上下文或提示生成新文本,由于神经网络等深度学习技术的进步,这些模型越来越受欢迎。可用于控制生成语言模型行为的关键参数之一是Temperature 参数。在 阅读全文
posted @ 2023-03-21 10:16 deephub 阅读(198) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Pandas是机器学习中最常用的一个库了,我们基本上每天都会使用它。而pandas使用了一个“NumPy”作为后端,这个我们也都是知道的,但是最近 Pandas 2.0 的RC版已经最近发布了。这个版本主要包括bug修复、性能改进和增加Apache Arrow后端。当涉及到使用DF时,Arrow比N 阅读全文
posted @ 2023-03-20 10:32 deephub 阅读(72) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 三月有很多的重大产品发布,包括刚刚发布的GPT4,还有Meta刚发布就被泄露的LLaMA,midjourney V5,还有ChatGPT的API(非常便宜)等等。 但是本文整理的是本月应该阅读的10篇论文,将包括多模态语言模型、扩散模型、机器翻译等主题。 1、LLaMA: Open and Effi 阅读全文
posted @ 2023-03-19 09:56 deephub 阅读(72) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 最近GPT4的火爆覆盖了一个新闻:midjourney v5发布,DALLE2,midjourney都可以从文本中生成图像,这种模型要求人工智能同时理解语言和图像数据。 传统的基于人工智能的模型很难同时理解语言和图像。因为自然语言处理和计算机视觉一直被视为两个独立的领域,这使得机器在两者之间进行有效 阅读全文
posted @ 2023-03-18 11:25 deephub 阅读(118) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: OpenAI发布了他们的ChatGPT新机器学习模型GPT-4。GPT-4是GPT-3的一大进步,GPT-3是当前ChatGPT免费版本(GPT 3.5 Turbo)所运行的模型的基础,今天我们也来凑个热点,研究一下它们的定价 GPT-4新的功能 GPT-4可以在对话中使用图像,并可以回答有关图像的 阅读全文
posted @ 2023-03-17 13:06 deephub 阅读(445) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 缺失值是现实数据集中的常见问题,处理缺失值是数据预处理的关键步骤。缺失值可能由于各种原因而发生,例如数据的结构和质量、数据输入错误、传输过程中的数据丢失或不完整的数据收集。这些缺失的值可能会影响机器学习模型的准确性和可靠性,因为它们可能会引入偏差并扭曲结果,有些模型甚至在在缺少值的情况下根本无法工作 阅读全文
posted @ 2023-03-16 11:06 deephub 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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