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aws 认证You may already know that Amazon Web Services (AWS) is the largest, oldest, and most popular cloud service provider. But did you know they offer professional certifications, too? 您可能已经知道Amazon W
目录什么是TensorboardX配置TensorboardX环境要求安装使用 pip 安装从源码安装使用TensorboardX一些tips什么是TensorboardXTensorboard 是 TensorFlow 的一个附加工具，可以记录训练过程的数字、图像等内容，以方便研究人员观察神经网络训练过程。可是对于 PyTorch 等其他神经网络训练框架并没有功能像 Tensorboard ..
摘要:在机器学习的分类任务中，我们常用许多的指标，诸如召回率（Recall）、准确率（Precision）、F1值、AUC等。那么，如果如果手动计算AUC应该要怎么计算呢？相信大家很多时候都是用写好的库直接计算，可能对AUC计算不太了解，下面这篇文章就简单的概述一下AUC的计算方法。（注：本文的重点其实不在于阐述什么是AUC。因为网上关于这方面的文章实在太多了。但是对于AUC的计算的文
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection对照地址：YOLO论文翻译——中英文对照http://noahsnail.com/2017/08/02/2017-08-02-YOLO%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%BF%BB%E8%AF%91%E2%80%94%E2%80%94%E4%B8%AD%E8%8B%B1%E6%96
在之前发布的一篇博文《MNIST数据集实现车牌识别--初步演示版》中，我们演示了如何使用TensorFlow进行车牌识别，但是，当时采用的数据集是MNIST数字手写体，只能分类0-9共10个数字，无法分类省份简称和字母，局限性较大，无实际意义。经过图像分割处理，博主收集了相关省份简称和26个字母，结合前述博文中贴出的python+TensorFlow代码，实现了完整的车牌识别功能。本着分享精神
这篇 ECCV 2016 的文章，在既要保证检测速度，又要保证精度的情况下，提出了 SSD: Single Shot MultiBox Detector 物体检测模型。与现在流行的检测模型一样，将检测过程整个成一个 single deep neural network。便于训练与优化，同时提高检测速度。
我们先带着大家过一遍传统机器学习算法，基本思想和用途。把问题解决思路和方法应用建议提前到这里的想法也很简单，希望能提前给大家一些小建议，对于某些容易出错的地方也先给大家打个预防针，这样在理解后续相应机器学习算法之后，使用起来也有一定的章法。## 2.机器学习算法简述按照不同的分类标准，可以把机器学习的算法做不同的分类。### 2.1 从机器学习问题角度分类我们先从机器学习问题本身分类的角度来看，我
import pandas as pddf = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [1, 4, 5, 2]], columns=['a', 'b', 'c', 'd'])print(df)df = df.apply(lambda x: tuple(x), axis=1).values.tolist()print(df)输出abcd012341567
一、常见数据分析软件Excel（office三件套之一）、R语言、Eviews、origin(图形分析工具)、SPSS（统计分析与数据挖掘）MATLAB（墙裂推荐）、python（墙裂推荐）、SAS二、统计性描述均值(mean)：xˉ=1n∑i=1nxi\bar{x}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_{i}xˉ=n1i=1∑nxi方差(var)、均方差(std):
一、引言模态是指人接受信息的特定方式。由于多媒体数据往往是多种信息的传递媒介（例如一段视频中往往会同时使得文字信息、视觉信息和听觉信息得到传播），多模态学习已逐渐发展为多媒体内容分析与理解的主要手段，国内外研究者也逐步在多模态学习领域取得了显著的研究成果。鉴于多模态学习的重要性，本文将重点介绍近年来多模态学习领域的主要研究方向、相关研究进展和未来研究趋势。二、主要研究方向及研究进展多模态学习主要包
语义分割的目标：是将一个场景分割成几个有意义的部分，通常是用语义标记图像中的每个像素(pixel-level semantic segmentation)，或者同时检测对象并进行逐像素标记(instance-level semantic segmentation)。
1.多模态数据含义：狭义：多媒体数据，如文本，音频，视频广义：对原始数据集采用不同的特征提取方法得到的不同特征组合2.数据融合：整合从多模态数据中得到的补充信息，以提升模型分类性能，被视为多模态机器学习方面的五大核心技术挑战之一fusion,representation,translation,alignment,co-learning3.数据融合：分类一模内融合多核学习，两个子模型：MLP（mu
OpenAI 财大气粗力大砖飞搞出了 CLIP，在400M的图像-文本对数据上，用最朴素的对比损失训练双塔网络，利用text信息监督视觉任务自训练，对齐了两个模态的特征空间，本质就是将分类任务化成了图文匹配任务，效果可与全监督方法相当。在近 30 个数据集上 zero-shot 达到或超越主流监督学习性能。Let's dive in!...
首先，什么叫做模态（Modality）呢？每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息的媒介，有语音、视频、文字等；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。同时，模态也可以有非常广泛的定义，比如我们可以把两种不同的语言当做是两种模态，甚至在两种不同情况下采集到的数据集，亦可认为是两种模态。因此，多模态机器学习，...
多模态
Multimodal Learning多源——来自同一数据源，比如社交网络包括照片 check-in数据等多模态——来自不同领域的数据异构多模态数据融合、多视角多模态数据是指对于一个待描述事物，通过不同的方法或角度收集到的数据。我们把收集这些数据的每一个方法或视角称之为一个模态（Modality）。 例如，在多模态的人脸识别中，多模态数据有可能由人脸的 2D 图像和 3D 形状模型这两个模态构成；
语义信息图像的语义分为视觉层、对象层和概念层。视觉层即通常所理解的底层，即颜色、纹理和形状等等，这些特征都被称为底层语义特征；对象层即中间层，通常包含了属性特征等，就是某一对象在某一时刻的状态；概念层是高层，是图像表达出的最接近人类理解的东西。通俗点说，比如一张图上有沙子，蓝天，海水等，视觉层是一块块的区分，对象层是沙子、蓝天和海水这些，概念层就是海滩，这是这张图表现出的语义。空间关系特征所谓空间
本文介绍了特征金字塔的概念及其一般过程，以及其思想在数字图像处理中的常见应用
语音信号处理写作原因wav文件读取wav格式读取wav文件（matlab/python）matlab audioread()python写入wav文件（matlab/python）matlab audiowrite()pythonaudition查看语音幅值写作原因知道了语音信号需要采样率和采样位数，知道了MFCC提取的整个流程，但是中间的幅值变化的细枝末节还是需要细究的，比如：matlab/py
本文是由罗艺老师主讲的『端到端声源分离研究进展』f分享整理而来。内容主要覆盖了单通道和多通道上端到端音源分离的现状和进展以及未来的研究方向。文末有彩蛋，评论可获取课程学习资料~端到端音源分离定义与进展什么是端到端音源分离呢？罗艺老师首先介绍了端到端音源分离的定义。从名称来看，端到端的含义是模型输入源波形后直接输出目标波形，不需要进行傅里叶变换将时域信号转换至频域；音源分离的含义是将混合语音中的两个
一些公司宣称，语音识别技术的准确率已经达到98%以上，难道语音识别的效果真的超过人耳了吗？
目录1. 什么是词性标注？2. 词性标注的难点2.1 兼类现象2.1.1 英语词的兼类现象2.1.2 汉语词的兼类现象3. 词性标记集4. 基于HMM的词性标注4.1 什么是基于HMM的词性标注？4.1.1 HMM的提出4.1.2 数学角度4.1.3 Maekov模型4.2 HMM的形式化描述4.2.1 几个概率4.2.2 三大问题的解决方案4.3 参数估计4.4 维特比(viterbi)算法求最
杂记@TOCFAQ是一种常见任务检索的任务，其目标是根据用户的查询从数据库中检索适当的问答(QA)。现阶段主流方法考虑了用户查询(q)和常见问题(Q)之间的相似性以及查询问题(q)和答案(A)之间的相关性。许多FAQ检索模型使用q和QA对之间具有相关性标签的数据集。但是，构造这样的标记数据花费很多。为了减少人工标注的成本并提升模型效果，基于active learning进行最小成本标注，并用lif
一、基本概念文本匹配：计算文本之间的相似度，主要分为两大类：1）基于句子向量表示的相似度模型（适合初始召回）；2）基于词级别匹配的相似度模型（适合对召回结果重排）问答系统：信息检索的一种高级形式，能够更加准确地理解用户用自然语言提出的问题，并通过检索语料库、知识图谱或问答知识库返回简洁、准确的匹配答案。相较于搜索引擎，问答系统能更好地理解用户提问的真实意图, 进一步能更有效地满足用户的信息需求。问
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来自：NLP从入门到放弃今天分享一个论文UniLM[1]，核心点是掌握三种LM任务形式：单向LM，双向LM，序列到序列LM；1. 生成任务NLP任务大致可以分为NLU和NLG两种；Ber...
最近在学习文本分类，读了很多博主的文章，要么已经严重过时（还在一个劲介绍SVM、贝叶斯)，要么就是机器翻译的别人的英文论文，几乎看遍全文，竟然没有一篇能看的综述，花了一个月时间，参考了很多文献，特此写下此文。思维导图https://www.processon.com/mindmap/61888043e401fd453a21e978文本分类简介文本分类（Text Classification 或 T
前一篇文章讲述了分类算法的原理知识级案例，包括决策树、KNN、SVM，并通过详细的分类对比实验和可视化边界分析与大家总结。本文将详细讲解数据预处理、Jieba分词和文本聚类知识，这篇文章可以说是文本挖掘和自然语言处理的入门文章。两万字基础文章，希望对您有所帮助。欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：机器之心生成效果的确很惊艳。视觉场景是由有语义意义的像素组构成。在深度学习的概念出现之前，业界就已经使用经典的视...
文本分类任务参考：NLP-Interview-Notes/NLPinterview/textclassifier/TextClassification at main · km1994/NLP-Interview-Notes (github.com)数据预处理1.文本分类任务数据预处理方法分词：将句子分割成独立的语义单元组成的序列过程去停用词：识别并删除对分类意义不大且出现频率较高的词词性标注：在
一个完整的机器学习模型的流程
基于-计算机视觉-实例分割-实现-物体识别本文以动画片《喜羊羊与灰太狼》为例，通过对卡通人物的训练学习，达到识别场景图中的人物的目的最后通过代码将整个功能串联在一起
VisualTransformerAuthor：louwillMachine Learning Lab 自从Transformer在视觉领域大火之后，一系列下游视觉任务应用研究也随...
目标检测(object detection)学习笔记文章目录目标检测(object detection)学习笔记一.目标检测任务概述1.图像识别的任务2.图像识别的两种模式3.目标检测的定义4.目标检测中的位置信息5.目标检测技术发展历史以及基本算法分类6.目标检测的应用领域二.目标检测基础算法原理1.图像分类和目标定位(classification+localization)2.一个目标定位的实
九月初的时候，AI绘画作品《太空歌剧院》在美国获得了人类艺术竞赛一等奖的新闻让许多人震惊不已。许多人没有想到，画沙雕图的AI竟然这么快就技能进步到超越了人类。AI作画的时间从年初以小时为单位到现在短到秒级别，并且绘出的图像质量越来越高，几乎接近人类专业画家的水平。我们在社交媒体中也看到越来越多的人分享他们在各种AI作画平台上的作品。AI作画的风头正盛，用AI做视频的应用也悄然而至。九月底Meta小
随着人工智能技术的逐渐成熟，计算机视觉、语音、自然语言处理等技术在金融行业的应用从广度和深度上都在加速，这不仅降低了金融机构的运营和风险成本，而且有助于提升客户的满意度，比如：利用OCR技术快速处理海量表格做信息结构化抽取和存储，大幅提升从业人员工作效率；利用NLP技术实现智能问答解决方案，帮助用户即使没有复杂的金融背景知识也能快速找到自己需要的信息。本次飞桨产业实践范例库开源表单自动识别、保险智
我们在机器学习战略地图简单概要的介绍了循环神经网络（RNN），今天，我们对它做一个总体的阐述。传送门：循环神经网络（RNN）RNN的本质前几篇我们介绍了卷积神经网络（CNN），该模型主要用...
XLNet 是一个类似 BERT 的模型，而不是完全不同的模型。总之，XLNet是一种通用的自回归预训练方法。它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型，最终，XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果（state-of-the-art），包括机器问答、自然语言推断、情感分析和文档排序。作者表示，BERT 这样基于去噪自
最近在梳理文本摘要相关内容，翻到一篇19年关于基于BERT模型进行抽取式摘要的老文「BertSum」，在这里分享给大家。
论文：Dialogue Discourse-Aware Graph Model and Data Augmentation for Meeting Summarization一、研究动机1. 会议文本建模不充分2. 大规模训练数据集缺乏二、文章主要贡献1、引入对话篇章结构，提取句子之间交互结构信息；2、通过DDADA构建的伪摘要数据集是原数据集大小的20倍，可以有效地用于预训练DDAMS会议摘要模
NLP中的一些对比学习工作
Python：如何实现提取文本关键词、摘要、短语、无监督文本聚类；我们在使用Python对文本数据进行处理时，通常会遇到提取文本关键词、提取摘要、提取短语或者进行无监督文本聚类等需求。本文将向大家推荐一个非常实用的包pyhanlp，使用这个包中的函数通过几行代码就可以完成以上所有的操作。
在 SimCLS [2]论文发布后不久，作者又发布了抽象文本摘要任务的SOTA结果 [1]。BRIO在上述论文的基础上结合了对比学习范式。BRIO解决什么问题？上图显示 seq2seq 架构中使用的传统 MLE 损失与无参考对比损失之间的差异。我们通常使用最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)损失来训练序列模型。但是论文认为我们使用的损失函数将把一个本
1、准备数据训练自己的模型首先要有数据集，在我写的《paddleocr文本检测模型的训练》这篇文章的时候我已经提供了一份数据集，里面包含了文本检测和识别的数据集，由于那篇文章是文本检测的训练，所以只用到了文本检测的数据集，这里我用的是文本识别的数据集，有需要数据的可以去那篇文章里面找数据。文章链接。让我们来直观的感受一下数据集，数据集照片的图片如下所示：数据的标签如下图所示，就是每行的前面是图片的
【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（4）- CNN-LSTM
©作者 |邴立东、谭清宇、谢耀赓单位 | Alibaba DAMO, NUS, SUTD引言关系抽取（RE）是 NLP 的核心任务之一，是构建知识库、事件抽取等下游应用的关键技术。多年来受到研究者的持续关注。本文将介绍达摩院语言实验室多语言算法团队的两篇 ACL Findings 2022 论文。第一篇论文聚焦于文档级关系抽取，我们的模型在 DocRED 排行榜上将 S...
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