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摘要： 机器学习算法应该理解数据从中提取有用的特征才能够解决复杂的任务。通常训练泛化模型需要大量带注释的数据。这个是非常费时费力的，并且一般情况下都很难进行。 所以各种基于带掩码的自编码器技术就出现了，这种技术允许在未标记的数据上训练模型，并且获得的特征能够适应常见下游任务 BERT — 最早的遮蔽模型，用 阅读全文

摘要： 对于图像生成方向目前通常使用的方法是生成对抗网络或扩散模型。尽管这两种方法有的不同的特点，但是他们的一个共同点是模型训练对机器资源的要求很高，如果我们要以一种全新的风格创建一个图像，模型将需要从头开始训练，这可能需要更多的时间和资源，例如比较熟悉的StyleGan[3]是在拥有8个Tesla V10 阅读全文

摘要： 生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能领域，尤其是计算机视觉领域非常受欢迎。随着论文“Generative Adversarial Nets” [1]的引入，这种强大生成策略出现了，许多研究和研究项目从那时起兴起并发展成了新的应用，我们现在看到的最新的DALL-E 2[2]或GLIDE3 本文详细 阅读全文

摘要： 有关遗传算法最新发展的4篇论文推荐 1、A GPU accelerated Genetic Algorithm for the Construction of Hadamard Matrices Andras Balogh, Raven Ruiz 这篇论文使用遗传算法来构建Hadamard矩阵。生成 阅读全文

摘要： 当我们对数据建模时，首先应该建立一个标准基线方案，然后再通过优化对该方案进行修改。在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。 在这个初步阶段之后，我们可以根据不同的情况选择不 阅读全文

摘要： 1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版，2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度，但是由于其计算量很大而且没有开源，我们普通用户并没有办法使用，但是Stable Diffusion 的出现改变现状，可以让我们普通用户也可以直接使用，并且以前相对于 Disco Diff 阅读全文

摘要： 什么是最大似然估计(MLE) 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来理解数据 阅读全文

摘要： TorchMetrics可以为我们提供一种简单、干净、高效的方式来处理验证指标。TorchMetrics提供了许多现成的指标实现，如Accuracy, Dice, F1 Score, Recall, MAE等等，几乎最常见的指标都可以在里面找到。torchmetrics目前已经包好了80+任务评价指 阅读全文

摘要： 在处理单变量时间序列数据时，我们预测的一个最主要的方面是所有之前的数据都对未来的值有一定的影响。这使得常规的机器学习方法(如训练/分割数据和交叉验证)变得棘手。 在本文中我们使用《Apex英雄》中数据分析的玩家活动时间模式，并预测其增长或下降。我们的数据来自https://steamdb.info， 阅读全文

摘要： 偏态分布(skewness distribution)指频数分布的高峰位于一侧，尾部向另一侧延伸的分布。偏态分布是与“正态分布”相对，分布曲线左右不对称的数据次数分布，是连续随机变量概率分布的一种。可以通过峰度和偏度的计算，衡量偏态的程度。 1、The Generalized-Alpha-Beta- 阅读全文