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Kurseinführung:„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.
Kurs Fortschrittlich 17742
Kurseinführung:„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.
Kurs Fortschrittlich 11447
Kurseinführung:„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.
2018-02-06 23:02:18 0 2 1346
python - Ist es notwendig, diskrete Variablen in Baummodellen zu onehoten?
2017-05-18 10:46:59 0 1 878
2017-06-28 09:23:45 0 1 1137
Wie sklearn große Datensätze trainiert – Stack Overflow
2017-06-28 09:22:17 0 3 1147
Vorschau auf Lehrveranstaltungen am 7. September 2018: Einführung in gängige Designmuster und MVC
2018-09-07 10:49:47 0 6 1498
Kurseinführung:Mit der Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Deep Learning sind Pre-Training-Modelle zu einer beliebten Technologie in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision (CV), Spracherkennung und anderen Bereichen geworden. Als eine der derzeit beliebtesten Programmiersprachen spielt Python natürlich eine wichtige Rolle bei der Anwendung vorab trainierter Modelle. Dieser Artikel konzentriert sich auf das Deep-Learning-Pre-Training-Modell in Python, einschließlich seiner Definition, Typen, Anwendungen und der Verwendung des Pre-Training-Modells. Was ist ein vorab trainiertes Modell? Die Hauptschwierigkeit von Deep-Learning-Modellen besteht darin, eine große Anzahl qualitativ hochwertiger Modelle zu analysieren
2023-06-11 Kommentar 0 2020
Kurseinführung:Nach Eintritt in die Ära vor dem Training hat sich die Leistung visueller Erkennungsmodelle schnell entwickelt, aber Bilderzeugungsmodelle wie Generative Adversarial Networks (GAN) scheinen ins Hintertreffen zu geraten. Normalerweise wird das GAN-Training von Grund auf unbeaufsichtigt durchgeführt, was zeitaufwändig und arbeitsintensiv ist. Ist das nicht ein Nachteil, wenn das durch Big Data erlernte „Wissen“ genutzt wird? Darüber hinaus muss die Bilderzeugung selbst in der Lage sein, komplexe statistische Daten in realen visuellen Phänomenen zu erfassen und zu simulieren. Andernfalls entsprechen die erzeugten Bilder nicht den Gesetzen der physischen Welt und können auf den ersten Blick direkt als „Fälschung“ identifiziert werden . Das vorab trainierte Modell stellt Wissen bereit und das GAN-Modell bietet Generierungsfunktionen. Die Kombination der beiden kann eine schöne Sache sein! Die Frage ist, welche vorab trainierten Modelle und wie man sie kombiniert, die Generierungsfähigkeit des GAN-Modells verbessern kann
2023-05-11 Kommentar 0 1480
Kurseinführung:Das Training eines ML-Modells in C++ umfasst die folgenden Schritte: Datenvorverarbeitung: Laden, Transformieren und Konstruieren der Daten. Modelltraining: Wählen Sie einen Algorithmus und trainieren Sie das Modell. Modellvalidierung: Partitionieren Sie den Datensatz, bewerten Sie die Leistung und optimieren Sie das Modell. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie Modelle für maschinelles Lernen in C++ erfolgreich erstellen, trainieren und validieren.
2024-06-01 Kommentar 0 666
Kurseinführung:Die Bedeutung der Datenvorverarbeitung beim Modelltraining und spezifische Codebeispiele Einführung: Beim Training von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning ist die Datenvorverarbeitung ein sehr wichtiges und wesentliches Bindeglied. Der Zweck der Datenvorverarbeitung besteht darin, Rohdaten durch eine Reihe von Verarbeitungsschritten in eine für das Modelltraining geeignete Form umzuwandeln, um die Leistung und Genauigkeit des Modells zu verbessern. Ziel dieses Artikels ist es, die Bedeutung der Datenvorverarbeitung beim Modelltraining zu diskutieren und einige häufig verwendete Codebeispiele für die Datenvorverarbeitung zu geben. 1. Die Bedeutung der Datenvorverarbeitung. Datenbereinigung. Datenbereinigung ist die
2023-10-08 Kommentar 0 1294
Kurseinführung:1. Hintergrund Nach dem Aufkommen großer Modelle wie GPT hat die autoregressive Modellierungsmethode Transformer + des Sprachmodells, bei der es sich um die Vortrainingsaufgabe zur Vorhersage von nexttoken handelt, große Erfolge erzielt. Kann diese autoregressive Modellierungsmethode also bessere Ergebnisse in visuellen Modellen erzielen? Der heute vorgestellte Artikel ist ein kürzlich von Apple veröffentlichter Artikel über das Training eines visuellen Modells basierend auf Transformer + autoregressivem Vortraining. Lassen Sie mich Ihnen diese Arbeit vorstellen. Titel des Bildpapiers: ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels Download-Adresse: https://ar
2024-01-29 Kommentar 0 1022