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2023年2月20日
使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程
摘要: 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。尽管这听起来微不足道,但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。一个月里你每小时的平均心率,一年里一只股票的日收盘价,一年里某个城市每周发生的交通事故数。在任何一段时间段内记录这些信息都被认为是一个时间序列。对于这些例子中的每一个,都有事件发生的频率
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posted @ 2023-02-20 10:10 deephub
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2023年2月19日
PyTorch 并行训练 DistributedDataParallel完整代码示例
摘要: 使用大型数据集训练大型深度神经网络 (DNN) 的问题是深度学习领域的主要挑战。 随着 DNN 和数据集规模的增加,训练这些模型的计算和内存需求也会增加。 这使得在计算资源有限的单台机器上训练这些模型变得困难甚至不可能。 使用大型数据集训练大型 DNN 的一些主要挑战包括: 训练时间长:训练过程可能
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posted @ 2023-02-19 09:59 deephub
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2023年2月18日
概率和似然
摘要: 在日常生活中,我们经常使用这些术语。但是在统计学和机器学习上下文中使用时,有一个本质的区别。本文将用理论和例子来解释概率和似然之间的关键区别。 概率与似然 假设在一场棒球比赛中,两队的队长都被召集到场上掷硬币。获胜的队长将根据掷硬币的结果选择先击球还是先投球。 现在,获胜的队长选择先击球的概率是多少
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posted @ 2023-02-18 10:40 deephub
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2023年2月17日
知识图谱嵌入模型 (KGE) 的总结和比较
摘要: 知识图谱嵌入(KGE)是一种利用监督学习来学习嵌入以及节点和边的向量表示的模型。它们将“知识”投射到一个连续的低维空间,这些低维空间向量一般只有几百个维度(用来表示知识存储的内存效率)。向量空间中,每个点代表一个概念,每个点在空间中的位置具有语义意义,类似于词嵌入。 一个好的KGE 应该具有足够的表
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posted @ 2023-02-17 11:10 deephub
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2023年2月16日
2023年2月的十篇深度学习论文推荐
摘要: 本月的论文包括语言模型、扩散模型、音乐生成、多模态等主题。 1、MusicLM: Generating Music From TextPage https://arxiv.org/abs/2301.11325 By Andrea Agostinelli, Timeo I. Denk, et al.
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posted @ 2023-02-16 10:45 deephub
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2023年2月15日
100行Pytorch代码实现三维重建技术神经辐射场 (NeRF)
摘要: 提起三维重建技术,NeRF是一个绝对绕不过去的名字。这项逆天的技术,一经提出就被众多研究者所重视,对该技术进行深入研究并提出改进已经成为一个热点。不到两年的时间,NeRF及其变种已经成为重建领域的主流。本文通过100行的Pytorch代码实现最初的 NeRF 论文。 NeRF全称为Neural Ra
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posted @ 2023-02-15 10:01 deephub
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2023年2月14日
使用Pandas也可以进行数据可视化
摘要: 数据可视化是数据分析的一个重要方面,它提供了一种理解数据并从中得出有意义见解的方法。Pandas 是最常见的于数据分析的 Python 库,它基于Matplotlib扩展了一些常用的可视化图表,可以方便的调用,本篇文章就让我们看看有哪些图表可以直接使用。 在本文中,我们介绍使用 Pandas 进行数
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posted @ 2023-02-14 10:23 deephub
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2023年2月13日
10个用于可解释AI的Python库
摘要: XAI的目标是为模型的行为和决定提供有意义的解释,本文整理了目前能够看到的10个用于可解释AI的Python库 什么是XAI? XAI,Explainable AI是指可以为人工智能(AI)决策过程和预测提供清晰易懂的解释的系统或策略。XAI 的目标是为他们的行为和决策提供有意义的解释,这有助于增加
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posted @ 2023-02-13 10:08 deephub
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2023年2月12日
GPT-3 vs Bert vs GloVe vs Word2vec 文本嵌入技术的性能对比测试
摘要: 随着NLP(自然语言处理)的最新进展,OpenAI的GPT-3已经成为市场上最强大的语言模型之一。2022年1月25日,OpenAI公布了一个embedding endpoint(Neelakantan et al., 2022)。该神经网络模型将文本和代码转换为向量表示,将它们嵌入到高维空间中。这
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posted @ 2023-02-12 10:37 deephub
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2023年2月11日
使用scikit-learn为PyTorch 模型进行超参数网格搜索
摘要: scikit-learn是Python中最好的机器学习库,而PyTorch又为我们构建模型提供了方便的操作,能否将它们的优点整合起来呢?在本文中,我们将介绍如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数: 如何包装 PyTorch 模型以用于 scik
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posted @ 2023-02-11 11:05 deephub
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