deephub

摘要： 贪婪搜索是在每个时间步中选择概率最高的单词，也是我们最常用的一种方法，Beam Search不取每个标记本身的绝对概率，而是考虑每个标记的所有可能扩展。然后根据其对数概率选择最合适的标记序列。 例如令牌的概率如下所示: 例如，Pancakes + looks时间段1的概率等效于： Pancakes 阅读全文

摘要： 在本文中将使用Python演示如何解析文档(如pdf)并提取文本，图形，表格等信息。 文档解析涉及检查文档中的数据并提取有用的信息。它可以通过自动化减少了大量的手工工作。一种流行的解析策略是将文档转换为图像并使用计算机视觉进行识别。而文档图像分析(Document Image Analysis)是指 阅读全文

摘要： 1、Low-Precision Arithmetic for Fast Gaussian Processes Wesley J. Maddox, Andres Potapczynski, Andrew Gordon Wilson https://arxiv.org/abs/2207.06856 低精 阅读全文

摘要： 深度学习模型的可解释性为其预测提供了人类可以理解的推理。如果不解释预测背后的原因，深度学习算法就像黑匣子，对于一些场景说是无法被信任的。不提供预测的原因也会阻止深度学习算法在涉及跨域公平、隐私和安全的关键应用程序中使用。 深度学习模型的可解释性有助于增加对模型预测的信任， 提高模型对与公平、隐私和其 阅读全文

摘要： 无监督学习（Unsupervised Learning）是和监督学习相对的另一种主流机器学习的方法，无监督学习是没有任何的数据标注只有数据本身。 无监督学习算法有几种类型，以下是其中最重要的12种: 1、聚类算法根据相似性将数据点分组成簇 k-means聚类是一种流行的聚类算法，它将数据划分为k组。 阅读全文

摘要： 时间序列预测在最近两年内发生了巨大的变化，尤其是在kaiming的MAE出现以后，现在时间序列的模型也可以用类似MAE的方法进行无监督的预训练 Makridakis M-Competitions系列（分别称为M4和M5）分别在2018年和2020年举办（M6也在今年举办了）。对于那些不了解的人来说， 阅读全文

摘要： 五年前深度学习的一切都是关于如何构建新的、更优化的模型，以便更好地从非结构化数据中学习。这些努力带来了许多研究突破，突破了神经网络的可能性。但慢慢地越来越多的人对这种方法提出了批评，并建议首先关注数据的质量和一致性。这些批评的声音通常来自行业，来自在关键业务环境中长时间大规模操作模型的专业人士。 在 阅读全文

摘要： 我们以前也发过很多关于数据可视化的文章。但是对于展示来说，如果你的图表能够动起来，那么他的展示效果要比静态的图有更多的冲击力，尤其是你需要向领导和客户展示的时候。所以在本篇文章整列了2个简单的代码片段，可以让你的图表动起来 动画 Python中有许多用于绘制图形的库。Matplotlib, Seab 阅读全文

摘要： 人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。这些收集信息的传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计。人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游 阅读全文

摘要： 本文将介绍如何使用深度高斯过程建模量化信号中的不确定性 先进的机器学习 (ML) 技术可以从数据中得出的非常复杂的问题的解答。但是由于其“黑盒”的性质，很难评估这些答案的正确性。如果想在照片中找到特定的人或者物，例如在照片中找到猫的照片，这可能是很适用的。但在处理医疗数据时，因为可解释性的原因一般都 阅读全文