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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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

摘要： Softmax是一种数学函数，通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数。其本质上是一种归一化函数，可以将一组任意的实数值转化为在[0, 1]之间的概率值，因为softmax将它们转换为0到1之间的值，所以它们可以被解释为概率。如果其中一个输入很小或为负，softmax将其变为小概率，如果输入很 阅读全文

摘要： 在本文中，我们将介绍在 Reacher 环境中训练智能代理控制双关节机械臂，这是一种使用 Unity ML-Agents 工具包开发的基于 Unity 的模拟程序。 我们的目标是高精度的到达目标位置，所以这里我们可以使用专为连续状态和动作空间设计的最先进的Deep Deterministic Pol 阅读全文

摘要： 人工智能已成为近年来最受关注的话题之一，由于神经网络的发展，曾经被认为纯粹是科幻小说中的服务现在正在成为现实。从对话代理到媒体内容生成，人工智能正在改变我们与技术互动的方式。特别是机器学习 (ML) 模型在自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理 阅读全文

摘要： 语言模型(LM)在NLP领域的发展速度非常快，特别是在大型语言模型(LLM)方面：当语言模型具有大量参数或权重/系数时，它们被称为“大型”。这些“大型”语言模型拥有处理和理解大量自然语言数据的能力。 LLM被用于一系列自然语言任务，如文本摘要、情感分析、主题分类、语言翻译、自动完成等。扩展LM的一些 阅读全文

摘要： UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用 MLP。通过一个标记化的 MLP 块来标记和投影卷积特征，并使用 MLP 对表示进行建模。对输入通道进行移位，可以专注于学习局部依赖性。 UNeXt 完整文章： https://avoid.overfit. 阅读全文

摘要： k近邻算法KNN是一种简单而强大的算法，可用于分类和回归任务。他实现简单，主要依赖不同的距离度量来判断向量间的区别，但是有很多距离度量可以使用，所以本文演示了KNN与三种不同距离度量(Euclidean、Minkowski和Manhattan)的使用。 KNN算法概述 KNN是一种惰性、基于实例的算 阅读全文