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2022年3月16日
GAN 并不是你所需要的全部:从AE到VAE的自编码器全面总结
摘要: 说到计算机生成的图像肯定就会想到deep fake:将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流,但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功,但他们的缺陷也是十分明显的,而且并不是生成图像的全部。自编码器(autoencoder)作为生成的图像的传统模型还没有过时
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posted @ 2022-03-16 11:16 deephub
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2022年3月15日
提高EDA(探索性数据分析)效率的 3 个简单工具
摘要: 数据对于当今的每个行业都很重要,几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等,但是他们只提供了图标的功能,如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本
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posted @ 2022-03-15 09:47 deephub
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2022年3月14日
Python 中的 requirements.txt 与 setup.py
摘要: 新手而言管理 Python 项目中的依赖项是非常具有挑战性的,这个问题是由历史原因引起的并且一直被吐槽。 在今天的文章中,我们将讨论如何正确管理 Python 项目的依赖关系。更具体地说,将讨论 requirements.txt 文件的用途以及如何使用 setuptools 来分发自定义的Pytho
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posted @ 2022-03-14 10:13 deephub
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2022年3月13日
论文导读:Universal Adversarial Training
摘要: 在这篇论文中,作者提出了一种优化的方法来找到给定模型的通用对抗样本(首先在 Moosavi-Desfooli 等人 [1] 中引入)。作者还提出了一种低成本算法来增强模型对此类扰动的鲁棒性。 Universal Adversarial Perturbations (UAP) 很“便宜” - 单个噪声
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posted @ 2022-03-13 11:33 deephub
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2022年3月12日
Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接
摘要: 在 SQL 中经常会使用JOIN操作来组合两个或多个表。有很多种不同种类的 JOINS操作,并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。 SQL语句提供了很多种JOINS 的类型: 内连接 外连接 全连接 自连接 交叉连接 在本文将重点介绍自连接和交叉连
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posted @ 2022-03-12 10:26 deephub
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2022年3月11日
轻量级图卷积网络LightGCN介绍和构建推荐系统示例
摘要: 推荐系统是当今业界最具影响力的 ML 任务。从淘宝到抖音,科技公司都在不断尝试为他们的特定应用程序构建更好的推荐系统。而这项任务并没有变得更容易,因为我们每天都希望看到更多可供选择的项目。所以我们的模型不仅必须做出最优推荐,而且还必须高效地做出推荐。今天介绍的这个模型被称作:Light Graph
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posted @ 2022-03-11 11:01 deephub
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2022年3月10日
5分钟NLP:使用 HuggingFace 微调BERT 并使用 TensorBoard 可视化
摘要: 上篇文章我们已经介绍了Hugging Face的主要类,在本文中将介绍如何使用Hugging Face进行BERT的微调进行评论的分类。其中包含:AutoTokenizer、AutoModel、Trainer、TensorBoard、数据集和指标的使用方法。 在本文中,我们将只关注训练和测试拆分。每
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posted @ 2022-03-10 10:59 deephub
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2022年3月9日
论文导读:CoAtNet是如何完美结合 CNN 和 Transformer的
摘要: 这篇文章主要介绍 Z. Dai 等人的论文 CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes。(2021 年)。 2021 年 9 月 15 日,一种新的架构在 ImageNet 竞赛中的实现了最先进的性能 (SOTA)。C
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posted @ 2022-03-09 11:25 deephub
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2022年3月8日
条件随机场(CRF)的详细解释
摘要: 条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出,结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点,是一种无向图模型,常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列。近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。 条件随机场是一类最适合预测任务的判别模型,其中相邻的上下
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posted @ 2022-03-08 11:12 deephub
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2022年3月7日
LazyProphet:使用 LightGBM 进行时间序列预测
摘要: 当我们考虑时间序列的增强树时,通常会想到 M5 比赛,其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时,由于没有大量的外生特征可以利用,它的性能非常的糟糕。 首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。
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posted @ 2022-03-07 10:23 deephub
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