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2023年5月21日
NSFW 图片分类
摘要: NSFW指的是 不适宜工作场所("Not Safe (or Suitable) For Work;")。在本文中,将介绍如何创建一个检测NSFW图像的图像分类模型。 完整文章 https://avoid.overfit.cn/post/8f681841d02e4a8db7bcf77926e123f1
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posted @ 2023-05-21 10:03 deephub
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2023年5月20日
常用的视频帧提取工具和方法总结
摘要: 视频理解任务最基础也是最主要的预处理任务是图像帧的提取。因为在视频理解任务中,视频可以看作是由一系列连续的图像帧组成的。因此,要对视频进行理解和分析,首先需要从视频中提取出每一帧的图像。 图像帧的提取是视频理解任务的基础,因为后续的处理和分析都是基于单独的图像帧进行的。每一帧都代表了视频中的一个时间
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posted @ 2023-05-20 09:50 deephub
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2023年5月19日
使用大语言模型集成工具 LangChain 创建自己的论文汇总和查询工具
摘要: Langchain可以帮助开发人员构建由大型语言模型(llm)支持的应用程序。它提供一个框架将LLM与其他数据源(如互联网或个人文件)连接起来。这允许开发人员将多个命令链接在一起,以创建更复杂的应用程序。包括最近比较火爆的AutoGPT等都是使用了Langchain框架进行开发的。所以本文将介绍如何
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posted @ 2023-05-19 10:10 deephub
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2023年5月18日
LoRA:大模型的低秩自适应微调模型
摘要: 对于大型模型来说,重新训练所有模型参数的全微调变得不可行。比如GPT-3 175B,模型包含175B个参数吗,无论是微调训练和模型部署,都是不可能的事。所以Microsoft 提出了低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA),它冻结了预先训练好的模型权重,并将可训练的秩的分解矩
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posted @ 2023-05-18 09:53 deephub
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2023年5月17日
Github Copilot Chat的规则泄露,详细分析这31条规则
摘要: GitHub Copilot 是一款由 GitHub 和 OpenAI 共同开发的人工智能编程助手。它是一种基于机器学习的代码自动完成工具,旨在帮助开发人员更高效地编写代码。 GitHub Copilot Chat是GitHub Copilot的一部分,它是一个基于人工智能的编程助手,由OpenAI
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posted @ 2023-05-17 10:41 deephub
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2023年5月16日
LayerNorm 在 Transformers 中对注意力的作用研究
摘要: LayerNorm 一直是 Transformer 架构的重要组成部分。如果问大多人为什么要 LayerNorm,一般的回答是:使用 LayerNorm 来归一化前向传播的激活和反向传播的梯度。 其实这只是部分正确:Brody、Alon 和 Yahav 的一篇题为“On the Expressivi
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posted @ 2023-05-16 09:55 deephub
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2023年5月15日
数据信息汇总的7种基本技术总结
摘要: 数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程,使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法,有助于理解数据实质的内容。 1、集中趋势:平均值,中位数,众数 集中趋势是一种统计测量,目的是确认最典型的个体,找到最能够代表整个组的单个数值。它可以提供对数据集中“典型”数据点的准确
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posted @ 2023-05-15 09:48 deephub
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2023年5月14日
使用RobustPCA 进行时间序列的异常检测
摘要: 鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RobustPCA)是一种将时间序列矩阵分解为低秩分量和稀疏分量的技术。这种分解能够识别潜在的趋势,以及检测异常和异常值。在本中我们将研究RobustPCA的数学基础,介绍它与传统的PCA之间的区别,并提供可视
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posted @ 2023-05-14 09:14 deephub
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2023年5月13日
视觉大模型DINOv2:自我监督学习的新领域
摘要: 如果你对自监督学习感兴趣,可能听说过Facebook人工智能的DINO(无标签知识蒸馏)。我们在以前的文章中也介绍过它。DINOv2不仅是一个新版本而且带来了新的改进,并为判别性自监督学习设定了更高的标准。当然公司的名字也从Facebook变为了Meta。 本文将介绍DINOv2是如何改进的,以及这
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posted @ 2023-05-13 09:44 deephub
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2023年5月12日
形态学运算与仿真:图像处理中形态学操作的简单解释
摘要: 形态学是图像处理领域的一个分支,主要用于描述和处理图像中的形状和结构。形态学可以用于提取图像中的特征、消除噪声、改变图像的形状等。其中形态学的核心操作是形态学运算。 形态学运算是一种基于形状的图像处理技术,它是通过结构元素与图像进行特定运算的方式来改变图像的形态和特征。结构元素是一种小型、预定义的形
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posted @ 2023-05-12 09:53 deephub
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