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1.6FacenetFacenet主要是采用的欧几里得距离(欧式距离)来衡量两张图片或者两张人脸的相似度,欧式距离越小代表图片越相似,欧式距离越大,代表图片越不相似。所以先将一副图片x,采用函数f(x)将其变成128维的embedding(embedding:多维数组来表示不同的类别),然后计算embedding之间的距离。在比较embedding的欧式距离时,将图片的欧式距离与真的(pos...
1 简介GPT先是非监督的预训练,然后进行监督训练微调。而GPT-2,是想只需要非监督训练即可,不用再监督训练。本文根据2019《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》翻译总结。从标题就可以看出来,作者尝试只使用非监督学习。监督学习是脆弱、敏感的,比如当数据分布稍微改变,或者只针对的某个特定任务。我们本文描述语言模型可以不需要任何监
一、监督学习有标注数据的学习1.迁移学习(Transfer learning)迁移学习(Transfer learning) 顾名思义就是把已训练好的模型(预训练模型)参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。是把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。通常,源领域数据量充足,而目标领域数据量较小。二、非监督学习无标注数据的学习三、半监督学习既有
我们显示了1)如何使用CNN学习了一个图像成分的语义丰富的词汇表,这部分也就是VQGAN;2)利用transformer在高分辨率图像中有效地对其组成(VQGAN压缩过的图片码书表示)进行建模。整体模型也就如下图,包括两部分,VQGAN和transformer。VQGAN先进行图片的压缩,然后输入到transformer。

1.琴生(Jensen)不等式(也称为詹森不等式)以丹麦技术大学数学家约翰·延森(John Jensen)命名。它给出积分的凸函数值和凸函数的积分值间的关系。2.柯西不等式是数学家柯西(Cauchy)在研究数学分析中的“流数”问题时得到的。2.2 卡尔松不等式(Carlson)是柯西不等式的推广.3.赫尔德不等式赫尔德不等式是数学分析的一条不等式,取名自奥图·赫尔德(Otto Hölder)4.闵
CNN在识别单个物体方面取得了显著的发展,但如果只用CNN的话,在识别多个物体方面会遇到瓶颈。下面罗列了一些识别一张图片中多个不同的物体的方法,主要是结合CNN、RPN、LSTM,以及和RPN有类似作用的BING。HCP(hypothesis-CNN-Pooling):BING算法+shared CNN。BING算法生成object proposal。shared CNN网络采用imageNet(
WBF在融合多个模型的结果上效果好于NMS、soft-NMS,但如果只是处理单个模型,其效果没有NMS、soft-NMS的好,是因为NMS、soft-NMS在处理很多低可信度的box过滤上效果好吧
摘自https://blog.csdn.net/JianqiuChen/article/details/105332206语义分割优秀模型一览:
Drain是一个在线实时日志解析方法,其采用的是固定长度的树模型