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2022年9月24日
基于扩散模型的图像压缩:创建基于Stable Diffusion的有损压缩编解码器
摘要: Stable Diffusion是最近在图像生成领域大火的模型,在对他研究的时候我发现它可以作为非常强大的有损图像压缩编解码器。在介绍之前,我们先看看它与高压缩率下的JPG和WebP相比的而结果,所有都是512x512像素的分辨率为单位: 上面这图的细节如下: 这是JPG压缩结果大小为5.66kB
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posted @ 2022-09-24 14:14 deephub
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2022年9月23日
广义加性模型(GAMs)
摘要: 作为回归家族的一个扩展,广义加性模型(GAMs)是最强大的模型之一,可以为任何回归问题建模!! 线性模型简单、直观、便于理解,但是,在现实生活中,变量的作用通常不是线性的,线性假设很可能不能满足实际需求,甚至直接违背实际情况。1985 年 Stone 提出加性模型 (additive models)
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posted @ 2022-09-23 10:22 deephub
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2022年9月22日
使用可视化工具和统计方法检测异常值
摘要: 异常值(离群值)是指距离其他数据值太远的数据值。数据异常值可能是自然产生的,也可能是由于测量不准确、或系统故障造成的。与缺失值类似,异常值会破坏数据科学项目并返回错误的结果或预测。异常值也可能出现在倾斜数据中,这些类型的异常值被认为是自然异常值。 异常值会影响数据的平均值、标准差和四分位范围。如果我
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posted @ 2022-09-22 10:49 deephub
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2022年9月21日
目标检测YOLO系列算法的进化史
摘要: 本文中将简单总结YOLO的发展历史,YOLO是计算机视觉领域中著名的模型之一,与其他的分类方法,例如R-CNN不同,R-CNN将检测结果分为两部分求解:物体类别(分类问题),物体位置即bounding box(回归问题)不同,YOLO将任务统一为一个回归问题。也就是相对于R-CNN系列的"看两眼"(
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posted @ 2022-09-21 11:33 deephub
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2022年9月20日
使用Keras Tuner进行自动超参数调优的实用教程
摘要: 在本文中将介绍如何使用 KerasTuner,并且还会介绍其他教程中没有的一些技巧,例如单独调整每一层中的参数或与优化器一起调整学习率等。Keras-Tuner 是一个可帮助您优化神经网络并找到接近最优的超参数集的工具,它利用了高级搜索和优化方法,例如 HyperBand 搜索和贝叶斯优化。所以只需
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posted @ 2022-09-20 10:56 deephub
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2022年9月19日
在自己电脑运行Stable Diffusion和完整项目下载
摘要: 初创公司StabilityAI在最近宣布发布了Stable Diffusion模型,这是一款功能强大并且可以在标准显卡上运行的AI图像生成器。 本文中将介绍如何下载代码和预训练模型,并且将其整合成一个能够在本地电脑运行的项目,最后也会提供完整项目的下载。 本地电脑运行 因为模型比较大,所以必须要有N
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posted @ 2022-09-19 10:56 deephub
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2022年9月18日
使用 Temporal Fusion Transformer 进行时间序列预测
摘要: 目前来看表格类的数据的处理还是树型的结构占据了主导地位。但是在时间序列预测中,深度学习神经网络是有可能超越传统技术的。 为什么需要更加现代的时间序列模型? 专为单个时间序列(无论是多变量还是单变量)创建模型的情况现在已经很少见了。现在的时间序列研究方向都是多元的,并且具有各种分布,其中包含更多探索性
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posted @ 2022-09-18 11:52 deephub
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2022年9月17日
美化Matplotlib的3个小技巧
摘要: Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性,因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。 在本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减
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posted @ 2022-09-17 10:40 deephub
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2022年9月16日
使用阈值调优改进分类模型性能
摘要: 阈值调优是数据科学中一个重要且必要的步骤。它与应用程序领域密切相关,并且需要一些领域内的知识作为参考。在本文中将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。 用于分类的常用指标 一般情况下我们都会使用准确率accuracy来评价分类的性能,但是有很多情况下accuracy 不足以报告分类模型的性能,所以就
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posted @ 2022-09-16 11:24 deephub
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2022年9月15日
最基本的25道深度学习面试问题和答案
摘要: 完整w近年来,对深度学习的需求不断增长,其应用程序被应用于各个商业部门。各公司现在都在寻找能够利用深度学习和机器学习技术的专业人士。在本文中,将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作,那么这些问题会对你有所帮助。 1、什么是深度学习? 深度学习涉及获
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posted @ 2022-09-15 11:19 deephub
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