deephub

摘要： 在本文中，我们将介绍一种从相关特征的高维数据中选择或提取特征的有用方法。 谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的目的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在低维空间用其它聚类算法（如KMeans）进行聚类 本文使用2021 阅读全文

摘要： apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题，但在处理大量数据时，由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择，但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中，我们将通过一些示例讨论apply、agg、map 阅读全文

摘要： 本文整理了 2023 年 1 月5 篇著名的 AI 论文，涵盖了计算机视觉、自然语言处理等方面的新研究。 InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions 伯克利分校的研究人员开发了一种使用人工指令编辑图像的新方法。通过结合 阅读全文

摘要： 作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。在这样的环境中，我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多 阅读全文

摘要： 连续分级概率评分（Continuous Ranked Probability Score, CRPS）或“连续概率排位分数”是一个函数或统计量，可以将分布预测与真实值进行比较。 机器学习工作流程的一个重要部分是模型评估。这个过程本身可以被认为是常识：将数据分成训练集和测试集，在训练集上训练模型，并使 阅读全文

摘要： 不平衡数据集是指一个类中的示例数量与另一类中的示例数量显著不同的情况。 例如在一个二元分类问题中，一个类只占总样本的一小部分，这被称为不平衡数据集。类不平衡会在构建机器学习模型时导致很多问题。 不平衡数据集的主要问题之一是模型可能会偏向多数类，从而导致预测少数类的性能不佳。 这是因为模型经过训练以最 阅读全文

摘要： DeepTime，是一个结合使用元学习的深度时间指数模型。通过使用元学习公式来预测未来，以应对时间序列中的常见问题（协变量偏移和条件分布偏移——非平稳）。该模型是时间序列预测的元学习公式协同作用的一个很好的例子。 DeepTime架构 DeepTime组件 DeepTime中有三种类型的层: 岭回归 阅读全文

摘要： 语音识别是人工智能中的一个领域，它允许计算机理解人类语音并将其转换为文本。该技术用于 Alexa 和各种聊天机器人应用程序等设备。而我们最常见的就是语音转录，语音转录可以语音转换为文字记录或字幕。 wav2vec2、Conformer 和 Hubert 等最先进模型的最新发展极大地推动了语音识别领域 阅读全文

摘要： 我的代码的哪些部分运行时间最长、内存最多？我怎样才能找到需要改进的地方？” 在开发过程中，我很确定我们大多数人都会想知道这一点，而且通常情况下存在开发空间。在本文中总结了一些方法来监控 Python 代码的时间和内存使用情况。 本文将介绍4种方法，前3种方法提供时间信息，第4个方法可以获得内存使用情 阅读全文

摘要： 卷积神经网络(CNN)是解决图像分类、分割、目标检测等任务的流行模型。本文将CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。主要使用Python, PyTorch, NumPy和OpenCV。 任务 简单地说，给定一个网格图，二维路径规划就是寻找从给定起点到所需目标位置（目标）的最短路径。机器人技术是路径规 阅读全文