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摘要： 一般情况下，我们都是使用散点图进行聚类可视化，但是某些的聚类算法可视化时散点图并不理想，所以在这篇文章中，我们介绍如何使用树状图（Dendrograms）对我们的聚类结果进行可视化。 树状图 树状图是显示对象、组或变量之间的层次关系的图表。树状图由在节点或簇处连接的分支组成，它们代表具有相似特征的观 阅读全文

摘要： Half-UNet简化了编码器和解码器，还使用了Ghost模块(GhostNet)。并重新设计的体系结构，把通道数进行统一。 论文动机 编码器的不同类型的架构图，编码器(A-C)的结构分别来源于U-Net的编码器、解码器和全的Unet结构。 下面是上图的一些结果指标 将U-Net 的编码器和解码器都 阅读全文

摘要： 本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同，你可能并不会经常的使用它，但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时，这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。 https://avoid.overfit.cn/post/bf6e2fa626494a3789aa6b4d49657448 阅读全文

摘要： BART模型是用来预训练seq-to-seq模型的降噪自动编码器（autoencoder）。它是一个序列到序列的模型，具有对损坏文本的双向编码器和一个从左到右的自回归解码器，所以它可以完美的执行翻译任务。 如果你想在翻译任务上测试一个新的体系结构，比如在自定义数据集上训练一个新的标记，那么处理起来会 阅读全文

摘要： 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法，是基于使用策略梯度的Actor-Critic，本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是 Repla 阅读全文

摘要： ChatGPT, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA, Bard等大型语言模型的一个重要的超参数 大型语言模型能够根据给定的上下文或提示生成新文本，由于神经网络等深度学习技术的进步，这些模型越来越受欢迎。可用于控制生成语言模型行为的关键参数之一是Temperature 参数。在 阅读全文

摘要： Pandas是机器学习中最常用的一个库了，我们基本上每天都会使用它。而pandas使用了一个“NumPy”作为后端，这个我们也都是知道的，但是最近 Pandas 2.0 的RC版已经最近发布了。这个版本主要包括bug修复、性能改进和增加Apache Arrow后端。当涉及到使用DF时，Arrow比N 阅读全文

摘要： 三月有很多的重大产品发布，包括刚刚发布的GPT4，还有Meta刚发布就被泄露的LLaMA，midjourney V5，还有ChatGPT的API（非常便宜）等等。 但是本文整理的是本月应该阅读的10篇论文，将包括多模态语言模型、扩散模型、机器翻译等主题。 1、LLaMA: Open and Effi 阅读全文

摘要： 最近GPT4的火爆覆盖了一个新闻：midjourney v5发布，DALLE2，midjourney都可以从文本中生成图像，这种模型要求人工智能同时理解语言和图像数据。 传统的基于人工智能的模型很难同时理解语言和图像。因为自然语言处理和计算机视觉一直被视为两个独立的领域，这使得机器在两者之间进行有效 阅读全文

摘要： OpenAI发布了他们的ChatGPT新机器学习模型GPT-4。GPT-4是GPT-3的一大进步，GPT-3是当前ChatGPT免费版本(GPT 3.5 Turbo)所运行的模型的基础，今天我们也来凑个热点，研究一下它们的定价 GPT-4新的功能 GPT-4可以在对话中使用图像，并可以回答有关图像的 阅读全文