コース 中級  11388

コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。

コース 上級  17701

コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。

コース 上級  11397

コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。

コース紹介：人工知能と深層学習の発展に伴い、事前トレーニング モデルは、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン (CV)、音声認識などの分野で一般的なテクノロジーになりました。現在最も人気のあるプログラミング言語の 1 つである Python は、当然のことながら、事前トレーニングされたモデルの適用において重要な役割を果たします。この記事では、Python のディープラーニング事前トレーニング モデルに焦点を当て、その定義、種類、アプリケーション、事前トレーニング モデルの使用方法について説明します。事前トレーニング済みモデルとは何ですか?深層学習モデルの主な困難は、高品質のデータを大量に分析することです。

2023-06-11 コメント 0  2010

コース紹介：事前トレーニング時代に入ってから、視覚認識モデルの性能は急速に発展しましたが、敵対的生成ネットワーク (GAN) などの画像生成モデルは遅れを取っているようです。通常、GANのトレーニングは教師なしでゼロから行われるため、時間と労力がかかり、大規模な事前トレーニングでビッグデータから学習した「知識」が活用されないのがデメリットではないでしょうか。さらに、画像生成自体が、現実世界の視覚現象における複雑な統計データを取得してシミュレートできる必要があり、そうでない場合、生成された画像は物理世界の法則に準拠せず、すぐに「偽物」であると識別されてしまいます。一目。事前トレーニングされたモデルは知識を提供し、GAN モデルは生成機能を提供します。この 2 つの組み合わせは素晴らしいものになる可能性があります。問題は、どの事前トレーニング済みモデルとそれらをどのように組み合わせることで GAN モデルの生成能力を向上できるかということです。

2023-05-11 コメント 0  1467

コース紹介：C++ での ML モデルのトレーニングには、次の手順が含まれます。 データの前処理: データの読み込み、変換、エンジニアリングを行います。モデルのトレーニング: アルゴリズムを選択し、モデルをトレーニングします。モデルの検証: データセットを分割し、パフォーマンスを評価し、モデルを調整します。これらの手順に従うことで、C++ で機械学習モデルを正常に構築、トレーニング、検証できます。

2024-06-01 コメント 0  657

コース紹介：モデルトレーニングにおけるデータ前処理の重要性と具体的なコード例 はじめに: 機械学習およびディープラーニングモデルのトレーニングプロセスにおいて、データ前処理は非常に重要かつ不可欠なリンクです。データ前処理の目的は、一連の処理ステップを通じて生データをモデルのトレーニングに適した形式に変換し、モデルのパフォーマンスと精度を向上させることです。この記事の目的は、モデル トレーニングにおけるデータ前処理の重要性について説明し、一般的に使用されるデータ前処理のコード例をいくつか示すことです。 1. データ前処理の重要性 データクリーニング データクリーニングとは、

2023-10-08 コメント 0  1286

コース紹介：1. 背景 GPT などの大規模モデルの出現後、nexttoken を予測する事前学習タスクである言語モデルの Transformer + 自己回帰モデリング手法が大きな成功を収めました。では、この自己回帰モデリング手法はビジュアル モデルでより良い結果を達成できるでしょうか?今回紹介する記事は、Apple が最近公開した Transformer+autoregressive pre-training をベースにしたビジュアルモデルのトレーニングに関する記事ですので、その成果を紹介させていただきます。絵用紙タイトル：ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels ダウンロードアドレス：https://ar

2024-01-29 コメント 0  1019