课程 中级 11388
课程介绍:《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。
2018-02-06 23:02:18 0 2 1344
python - 关于树模型是否需要对离散型变量作onehot?
具体地,拿sklearn的GBDT的来说如果数据全部是离散型的,能直接训练吗?如果数据中有连续的,也能直接训练吗?
2017-05-18 10:46:59 0 1 871
python - 使用TensorFlow创建逻辑回归模型训练结果为nan
2017-06-28 09:23:45 0 1 1136
2017-06-28 09:22:17 0 3 1137
课程介绍:随着人工智能和深度学习的发展,预训练模型已经成为了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别等领域的热门技术。Python作为目前最流行的编程语言之一,自然也在预训练模型的应用中扮演了重要角色。本文将重点介绍Python中的深度学习预训练模型,包括其定义、种类、应用以及如何使用预训练模型。什么是预训练模型?深度学习模型的主要难点在于对大量高质量
2023-06-11 评论 0 2010
课程介绍:进入预训练时代后,视觉识别模型的性能得到飞速发展,但图像生成类的模型,比如生成对抗网络GAN似乎掉队了。通常GAN的训练都是以无监督的方式从头开始训练,费时费力不说,大型预训练通过大数据学习到的「知识」都没有利用上,岂不是很亏?而且图像生成本身就需要能够捕捉和模拟真实世界视觉现象中的复杂统计数据,不然生成出来的图片不符合物理世界规律,直接一眼鉴定为「假」。预训练模型提供知识、GAN模型提供生成能力,二者强强联合,多是一件美事!问题来了,哪些预训练模型、以及如何结合起来才能改善GAN模型的生成能力
2023-05-11 评论 0 1467
课程介绍:在C++中训练ML模型涉及以下步骤:数据预处理:加载、转换并工程化数据。模型训练:选择算法并训练模型。模型验证:划分数据集,评估性能,并调整模型。通过遵循这些步骤,您可以成功地在C++中构建、训练和验证机器学习模型。
2024-06-01 评论 0 657
课程介绍:数据预处理在模型训练中的重要性及具体代码示例引言:在进行机器学习和深度学习模型的训练过程中,数据预处理是一个非常重要且必不可少的环节。数据预处理的目的是通过一系列的处理步骤,将原始数据转化为适合模型训练的形式,以提高模型的性能和准确度。本文旨在探讨数据预处理在模型训练中的重要性,并给出一些常用的数据预处理代码示例。一、数据预处理的重要性数据清洗数据清洗是数据
2023-10-08 评论 0 1286
课程介绍:1、背景在GPT等大模型出现后,语言模型这种Transformer+自回归建模的方式,也就是预测nexttoken的预训练任务,取得了非常大的成功。那么,这种自回归建模方式能不能在视觉模型上取得比较好的效果呢?今天介绍的这篇文章,就是Apple近期发表的基于Transformer+自回归预训练的方式训练视觉模型的文章,下面给大家展开介绍一下这篇工作。图片论文标题:ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels下载地址:https://ar
2024-01-29 评论 0 1019