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2023年12月29日
基于CNN和双向gru的心跳分类系统
摘要: CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathematics上的论文,提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN +
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posted @ 2023-12-29 19:11 deephub
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2023年12月28日
人工智能生成文本检测在实践中使用有效性探讨
摘要: 人工智能辅助撰写文章的技术现在无处不在!ChatGPT已经解锁了许多基于语言的人工智能应用程序,人工智能在任何类型的内容生成中的使用都已经达到了以前前所未有的高度。 在诸如创意写作之类的工作中,人们被要求创造自己的内容。但是由于人工智能在这些任务中的普及和有效性,很人工智能很有可能会被滥用。所以能够
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posted @ 2023-12-28 10:39 deephub
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2023年12月27日
一文读懂分类模型评估指标
摘要: 模型评估是深度学习和机器学习中非常重要的一部分,用于衡量模型的性能和效果。本文将逐步分解混淆矩阵,准确性,精度,召回率和F1分数。 https://avoid.overfit.cn/post/90571a2233f64dbc80c6732f3e817d6c
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posted @ 2023-12-27 10:41 deephub
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2023年12月26日
处理不平衡数据的过采样技术对比总结
摘要: 在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类,忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。 过采样提供了一种在模型训练开始之前重新平衡类的方法。通过复制少数类数据点,过采样平衡了训练数据,防止算法忽略重要但数量少的类。虽然存在
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posted @ 2023-12-26 10:19 deephub
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2023年12月24日
2023年小型计算机视觉总结
摘要: 在过去的十年中,出现了许多涉及计算机视觉(CV)的项目,无论是小型的概念验证项目还是更大规模的生产应用。应用计算机视觉的方法是相当标准化的: 1、定义问题(分类、检测、跟踪、分割)、输入数据(图片的大小和类型、视野)和类别(正是我们想要的) 2、注释一些图片 3、选择一个网络架构,训练-验证,得到一
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posted @ 2023-12-24 10:19 deephub
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2023年12月23日
论文推荐:大型语言模型能自我解释吗?
摘要: 这篇论文的研究主要贡献是对LLM生成解释的优缺点进行了调查。详细介绍了两种方法,一种是做出预测,然后解释它,另一种是产生解释,然后用它来做出预测。 最近的研究发现,即使LLM是在特定数据上训练的,也不能认识到训练的知识与推理上下文之间的联系。 因此一些人认为之为“X链”的方法非常重要。因为要求LLM
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posted @ 2023-12-23 10:27 deephub
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2023年12月22日
神经网络可视化新工具:TorchExplorer
摘要: TorchExplorer是一个交互式探索神经网络的可视化工具,他的主要功能如下: TorchExplorer是一款创新的人工智能工具,专为使用非常规神经网络架构的研究人员设计。可以在本地或者wandb中生成交互式Vega自定义图表,提供网络结构的模块级可视化。在左边的面板可以模块级方式展现神经网络
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posted @ 2023-12-22 10:06 deephub
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2023年12月21日
MLX vs MPS vs CUDA:苹果新机器学习框架的基准测试
摘要: 如果你是一个Mac用户和一个深度学习爱好者,你可能希望在某些时候Mac可以处理一些重型模型。苹果刚刚发布了MLX,一个在苹果芯片上高效运行机器学习模型的框架。 最近在PyTorch 1.12中引入MPS后端已经是一个大胆的步骤,但随着MLX的宣布,苹果还想在开源深度学习方面有更大的发展。 在本文中,
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posted @ 2023-12-21 10:07 deephub
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2023年12月20日
高维向量压缩方法IVFPQ :通过创建索引加速矢量搜索
摘要: 向量相似性搜索是从特定嵌入空间中的给定向量列表中找到相似的向量。它能有效地从大型数据集中检索相关信息,在各个领域和应用中发挥着至关重要的作用。 向量相似性搜索需要大量的内存资源来实现高效搜索,特别是在处理密集的向量数据集时。而压缩的主要作用是压缩高维向量来优化内存存储。 IVFPQ 是一种用于数据检
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posted @ 2023-12-20 11:03 deephub
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2023年12月19日
从头开始实现LoRA以及一些实用技巧
摘要: LoRA是Low-Rank Adaptation或Low-Rank Adaptors的缩写,它提供了一种用于对预先存在的语言模型进行微调的高效且轻量级的方法。 LoRA的主要优点之一是它的效率。通过使用更少的参数,lora显著降低了计算复杂度和内存使用。这使我们能够在消费级gpu上训练大型模型,并将
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posted @ 2023-12-19 10:49 deephub
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