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机器学习是当下最火热的一个主题，本篇根据Github加星数（2017年4月11日）按关注度列出了48个开源项目网络链接。其中，个别几个开源项目仅公示在其官网上，关注度设为0，列在表格最后。ID名称领域类型相关技术关注度网络资源1TensorFlow机器学习，深度学习框架C++；Python53722https://www.tensorflow.org/；https://github.com/ten
数据挖掘，机器学习，深度学习，推荐算法的联系与区别
前言在介绍机器学习前,大家要明白人工智能与机器学习以及深度学习这三块他们的一个关系.机器学习是实现人工智能的一种方式;而深度学习是机器学习的一种形式;学习大纲下一篇着重介绍算法的实现
偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度，刻画的是算法本身的拟合能力；方差度量了同样大小的数据集下数据变动导致学习性能的变化，刻画的是数据扰动造成的影响。当数据集小时，此时偏差占据主导地位，误差是由偏差决定的，当学习算法学习能力过强时，这时学到了整个训练数据集的所有特点，此时进行预测，即使一个很小特征的波动都会对最终结果产生很大的影响，这个时候是方差占据主导地位。...
自2012年以来，随着深度学习与强化学习的兴起，机器学习与人工智能成为科技领域热门的话题。越来越多的在校生与在职人员开始学习这些知识。然而，机器学习（包括深度学习与强化学习）对数学有较高的要求。不少数学知识（如最优化方法、矩阵论、信息论、随机过程、图论）超出了理工科本科和研究生的学习范畴。即使对于理工科学生学习过的微积分、线性代数与概率论，机器学习中所用到的不少知识超出了本科的教学范畴。看到书或论
其他软件或插件依赖于插值算法来放大图像，Topaz Gigapixel AI 则与众不同，它使用最先进的深度学习技术来扩大和增强图像。它通过神经网络分析了数百万张照片，从而了解了不同的照片在放大时细节是如何损失的，以及如何为图像增强和添加自然细节。官网地址https://www.topazlabs.com/gigapixel-ai主要特点1、通过恢复图像中的真实细节来提高...
自动驾驶是指通过使用各种传感器计算机视觉深度学习等技术，使得车辆自主进行导航、感知环境、做出决策并安全地行驶它的目标是提高道路交通的效率、改善驾乘体验，并为出行提供便捷的解决方案。那什么是AI算法呢？两者之间的关系又是什么？AI算法就像是人工智能的“大脑”，它是一系列的计算方法，用来处理输入的数据并产生输出结果。可以把它想象成解决问题的数学和逻辑方法。在自动驾驶技术中，AI算法起到了至关重要的作用
简答题：1、请简述人工智能和机器学习，深度学习的关系？机器学习是人工智能的核心，是人工智能的一个分支。人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集2、根据数据集组成不同，通常可以把机器学习算法分为哪四类？监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习3、请简述什么是监督学习？什么是无监督学习？监督学习的输入数据是由输入特征值和目
五. 基础概念机器学习（深度学习）的根本问题是优化和泛化之间的对立。优化（optimization）是指调节模型以在训练数据上得到最佳性能（即机器学习中的学习），而泛化（generalization）是指训练好的模型在前所未见的数据上的性能好坏。1. 泛化1.1 泛化概念指训练好的模型在前所未见的数据上的性能好坏举个例子：小明和小李都上了高三。小明头脑机灵，一边刷着五年高考三年模拟一边总结做题规律
上一篇我们介绍了迁移学习的核心思想和流程，我们介绍一个实例来加深理解。传送门：迁移学习概述获取预训练模型pytorch和tensorflow都封装了很多预训练模型。pytorch通过工具包...
人类具有跨任务传输知识的固有能力。我们在学习一项任务的过程中获得的知识，可以用来解决相关的任务。任务相关程度越高，我们就越容易迁移或交叉利用知识。到目前为止所讨论的机器学习和深度学习算法，通常都是被设计用于单独运作的。这些算法被训练来解决特定的任务。一旦特征空间分布发生变化，就必须从头开始重新构建模型。迁移学习是一种克服孤立的学习范式，也是一种利用从一项任务中获得的知识来解决相关任务的思想。本章将
智能助手是一种基于人工智能技术的应用程序或设备，旨在帮助用户完成各种任务、提供信息和服务。智能助手通常具备语音识别自然语言处理和机器学习等技术，使其能够理解和解释用户的指令问题或请求，并以相应的方式作出回应。智能助手可以运行在智能手机、智能音箱、智能手表等设备上，我们日常接触的 Siri、小度、小布都是 AI智能助手小布助手简称小布，也叫Breeno，是OPPO智能手机和IoT设备上内置的AI助手
由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。
2023什么电脑配置适合机器学习和人工智能。
CVPR 2023年最佳论文：Visual Programming: Compositional visual reasoning without training，代码已开源
Some weights of the model checkpoint at bert_pretrain were not used when initializing BertModel参数不匹配
当你配置好CUDA、cuDNN、tensorflow，并且确保这三者之间的版本对应一致之后，你满怀希望的在终端中输入：In[1] import tensorflow as tfIn[2] tf.test.is_gpu_available()结果生活给了你当头一棒：Out[2]: False这个时候，不要惊慌，先想一想我上面说的CUDA、cuDNN和tensorflow的版本有没有对应一致...
目前，众所周知yoloV5模型以速度见长，而对比yolo之前几个系列的精度是如何表现的呢？YOLOv5在小任务上的精度与YOLOv4大致相同（在BCCD数据集上yolov4为0.895 mAP；yolov5为0.892 mAP），而在较大的任务（如COCO）上，YOLOv4的性能更高。因此，在没有那么高的精度追求时，yolov5非常适合被选择部署在边缘设备上。网上也有很多资源、博客说明怎样使用yo
问题描述：自由形式的图像修复是在由任意二进制掩码指定的区域中向图像添加新内容的任务。大多数现有的方法针对特定的掩码分布进行训练，这将它们的泛化能力限制到看不见的掩码类型。此外，基于 pixel-wise 和 perceptual 损失的训练通常会导致对缺失区域的简单纹理扩展，而不是语义上有意义的生成。.....................
【人工智能 | 多模态】几种常见的多模态任务
ProtonMail是一种安全、隐私保护的电子邮件服务，它采用了端到端加密技术，确保您的电子邮件只能被您和收件人阅读。ProtonMail的加密方式是基于开放源代码的PGP加密协议，并通过集成了自动密钥管理和安全电子邮件通信的功能来提供更好的加密保护。ProtonMail提供两个不同的域名：@protonmail.com和@protonmail.me。您可以选择任何一个，但请注意这可能会影响您的邮
如果输出结果True，则正常，则可能是使用GPU时编号错误。打印出设备的数量，看看是不是选择的设备号错了。
matplotlib画图出错RuntimeError: main thread is not in main loop使用pytorch跑网络报错self.tk.call('image', 'delete', self.name)RuntimeError: main thread is not in main loopTcl_AsyncDelete: async handler deleted b
yolov5有关数据增强的参数都写到了data/hyps/hyp.scratch-low/med/high.yaml文件里，如果想关闭mosaic数据增强就直接可以把mosaic的参数设置为0但是在Yolov5源码中有两种mosaic数据增强代码，一个是4-mosaic数据增强，另一个是9-mosaic数据增强，默认用的是4-mosaic数据增强，如果想换成9-mosaic数据增强可以将utils
现有的获得这种可控性的方法是收集人工对模型生成相对质量的标签，并且通过人类反馈强化学习（RLHF）对无监督的 LM 进行微调，以使其与人类偏好相一致。然而，RLHF 是一个复杂且经常不太稳定的过程，它首先拟合一个反应人类偏好的奖励模型，然后通过强化学习对大型无监督 LM 进行微调以最大化评估奖励，并避免与原始模型相差太远。值得注意的是，用 DPO 进行微调在控制生成结果的情感以及改善摘要和单轮对话
预训练的语言模型在生物医学领域引起了越来越多的关注，这是受其在一般自然语言领域的巨大成功的启发。在自然语言领域的预训练语言模型的两个主要分支，即BERT（及其变体）和GPT（及其变体）中，第一个分支已经在生物医学领域得到了广泛的研究，如BioBERT和PubMedBERT。虽然它们在各种鉴别性的下游生物医学任务上取得了巨大的成功，但由于缺乏生成能力，限制了它们的应用范围。文章提出了BioGPT，一
BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text miningPaper：https://arxiv.org/abs/1901.08746Code: https://github.com/naver/biobert-pretrained,https://github.com/dmi
本实验介绍了通过PIL库完成图片生成、合成、添加文字等操作，并分别使用PIL和PyTorch中的transforms模块实现图像增强功能。
本周继续了GAN相关内容的学习，明白了即使GAN能按照需求正常生成图片，仍然存在生成图像多样性不足的问题，比如生成的人像都是一种肤色，这是GAN创造力不足的体现。想要客观地评判GAN生成结果是否多样化，可以使用Diversity和FID两种方法判别。除此以外还学习了Conditional GAN（CGAN），在有标注样本的情况下让GAN根据我们输入的条件生成图像，以及进一步学习了Unsupervi
2023年初是人工智能爆发的里程碑式的重要阶段，以OpenAI研发的GPT为代表的大模型大行其道，NLP领域的ChatGPT模型火爆一时，引发了全民热议。而最新更新的GPT-4更是实现了大型多模态模型的飞跃式提升，它能够同时接受图像和文本的输入，并输出正确的文本回复。很多从事人工智能的同行一方面惊叹于GPT-4的优秀表现，另一方面也为自己的职业生涯隐隐担忧。如果说“大算力+强算法”的大模型是人工智
深度学习
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