摘要：
自我监督学习 自监督学习 (SSL) 正在迅速缩小与监督方法的差距。最近，拓宽自我监督学习视野的主要参与者之一 Facebook AI Research (FAIR) 引入了 SEER。 SEER 是一个 1.3B 参数的自监督模型，在 1B Instagram 图片上预训练，在 ImageNet 阅读全文
posted @ 2022-08-30 06:50
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摘要：
了解各向异性 Sobolev 空间的使用 Photo by 李酒 on 不飞溅 在各向异性的 Sobolev 空间上（ arXiv ) 作者 ： 阮怀明 , 马可·斯夸西纳 抽象的 ： 我们研究了各向异性 Sobolev 和 BV 空间的两种类型的表征。特别是，我们建立了 Bourgain-Brez 阅读全文
posted @ 2022-08-30 06:50
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摘要：
你好大语言模型 使用 Google Colab 首次涉足 Bloom 作为我的硕士课程 Capstone 项目的一部分，我将探索如何实现大型语言模型 (LLM)。我确信这种探索会产生许多博客文章，但对于初学者来说，我只想试一试，看看它在高水平上是如何工作的。 对于初学者来说，LLM 是一种自然语言处 阅读全文
posted @ 2022-08-30 06:50
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了解 Ricci 孤子的行为方式（理论物理 + 偏微分方程） Photo by 西拉斯·拜施 on 不飞溅 关于梯度 Ricci 孤子的谐波和双谐波图（ arXiv ) 作者 ： 沃尔克品牌 抽象的 ： 我们从梯度 Ricci 孤子研究谐波和双谐波映射。我们推导出了许多分析和几何条件，在这些条件下谐 阅读全文
posted @ 2022-08-30 06:43
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ML 项目中的数据处理 Data Munging 随着当今使用企业数据的垂直行业、用例、用户类型和系统种类繁多，修改的细节可以呈现出无数种形式。 数据探索： Munging 通常从数据探索开始。无论分析师只是在初始数据分析 (IDA) 中寻找全新数据，还是数据科学家开始在探索性数据分析 (EDA) 阅读全文
posted @ 2022-08-30 06:43
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摘要：
机器学习算法在 IRIS 数据集上的可视化与应用 五 eri 集由 3 种鸢尾花（Iris Setosa、Iris Virginia、Iris Versicolar）组成，每个品种有 50 个样本，共有 150 个数据。该数据集由英国统计学家和生物学家 Ronald Fisher 在其 1936 年 阅读全文
posted @ 2022-08-30 06:43
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为什么常识知识不（也不能）学习 常识（背景）知识，至少是我们在语言理解过程中获取和传递的知识：（i）不能通过处理大量文本来学习，因为这些知识从未在文本中明确说明——而你找不到不存在的东西； （ii）背景知识不能从观察中感知地学习，因为大量的关键背景知识是普遍的，既不是概率的也不是近似的，因此它不会受 阅读全文
posted @ 2022-08-30 06:42
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无监督预训练 抽象的 在不依赖注释的情况下使用卷积神经网络预训练通用视觉特征是一项具有挑战性且重要的任务。最近在无监督特征学习方面的努力都集中在像 ImageNet 这样的小型或高度精选的数据集上，而在对迁移任务进行评估时，发现使用非精选的原始数据集会降低特征质量。 介绍 假设您要处理一项没有太多标 阅读全文
posted @ 2022-08-30 06:42
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时间序列分析 (4) — ARIMA 模型：ACF、PACF 在上一篇文章中，我们谈到了AR，MA模型，今天我们将研究ARIMA和ARMA模型，它们是由AR和MA模型组成的。 自相关函数 (ACF) 平稳条件，特征方程 (특성방정식) absolute of solutions of this eq 阅读全文
posted @ 2022-08-30 06:42
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快速阅读：javascript 中的 setTimeout() Time bomb vector created by pikisuperstar — www.freepik.com 昨天过去了。明天还没有到来。我们只有今天。让我们开始吧。 ~ 特蕾莎修女 这是 2022 年，Javascript 阅读全文
posted @ 2022-08-30 05:56
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