摘要：
BT-Unet采用Barlow twin方法对U-Net模型的编码器进行无监督的预训练减少冗余信息，以学习数据表示。之后，对完整网络进行微调以执行实际的分割。 BT-Unet由 Indian Institute of Information Technology Allahabad开发，发布在202 阅读全文
摘要：
我们将在本文中衡量交易策略的表现。并将开发一个简单的动量交易策略，它将使用四种资产类别:债券、股票和房地产。这些资产类别的相关性很低，这使得它们成为了极佳的风险平衡选择。 动量交易策略 这个策略是基于动量的的，因为交易者和投资者早就意识到动量的影响，这可以在广泛的市场和时间框架中看到。所以我们称之为 阅读全文
摘要：
在本文中，我们将实现Meta AI和Sorbonne Universite的研究人员最近发表的一篇名为DIFFEDIT的论文。对于那些熟悉稳定扩散过程或者想了解DiffEdit是如何工作的人来说，这篇文章将对你有所帮助。 什么是DiffEdit? 简单地说，可以将DiffEdit方法看作图像到图像的 阅读全文
摘要：
下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。 假设要预测其中一个变量。比如，sparkling wine。如何建立一个模型来进行预测呢？ 一种常见的方法是将该变量其视为单变量时间序列。这样就有很多方法可以用来模拟这些系列。比如 ARIMA、指数平滑或 阅读全文
摘要：
流 （Streams） 当我们启动内核（函数）时，它会在 GPU 中排队等待执行，GPU 会顺序按照启动时间执行我们的内核。设备中启动的许多任务可能依赖于之前的任务，所以“将它们放在同一个队列中”是有道理的。例如，如果将数据异步复制到 GPU 以使用某个内核处理它，则复制的步骤本必须在内核运行之前完 阅读全文
摘要：
随着最大的人工智能研究会议(NeurIPS 2022)即将到来，我们进入了2022年的最后阶段。让我们回顾一下人工智能世界最近发生了什么。 在介绍推荐论文之前，先说一个很有意思的项目： img-to-music:想象图像听起来是什么样的模型! https://huggingface.co/space 阅读全文
摘要：
在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。 本文还可以帮助你解答以下的面试问题: 什么是特征选择? 说出特性选择的一些好处 你知道哪些特征选择技巧? 区分单变量、双变量和多变量分析。 我们能用PCA来进行特征选择吗? 前向特征选择和后向特征选择的区别是什么? 阅读全文
摘要：
可解释的AI（XAI）一直是人们研究的一个方向，在这篇文章中，我们将看到如何使用LIME来解释一个模型是如何学习扑克规则的。在这个过程中，我们将介绍: 如何将LIME应用到扑克游戏中; LIME如何工作; LIME 的优点和缺点是什么。 将LIME应用到扑克游戏中 目标 我们的目标是建立一个可以预测 阅读全文
摘要：
本文中将介绍一个流行的机器学习项目——文本生成器，你将了解如何构建文本生成器，并了解如何实现马尔可夫链以实现更快的预测模型。 文本生成器简介 文本生成在各个行业都很受欢迎，特别是在移动、应用和数据科学领域。甚至新闻界也使用文本生成来辅助写作过程。 在日常生活中都会接触到一些文本生成技术，文本补全、搜 阅读全文
摘要：
Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型，可以生成包括人脸在内的任何图像，因为有开源的预训练模型，所以我们也可以在自己的 阅读全文