包含标签:人工智能 的文章
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解读最佳实践:倚天710 ARM芯片的 Python+AI 算力优化
编者按:在刚刚结束的 PyCon China 2022 大会上,龙蜥社区开发者朱宏林分享了主题为《ARM 芯片的 Python+AI 算力优化》的技术演讲。本次演讲,作者将向大家介…… -
【python造数据】周期数据加入异常数据
造点数据验证我的异常检测算法是否可行,以下代码可以生成 有异常数据的周期数据 import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import p…… -
kaggle学习笔记-otto-baseline6-使用 RAPIDS TSNE 和项目矩阵分解可视化用户行为
简介 在Kaggle的Otto推荐系统竞赛中,项目ID是匿名的。所以我们不知道每个项目 id 指的是哪个。但是,通过项目矩阵分解,我们可以将匿名项目 ID 转换为有意…… -
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CrossEntropyLoss交叉熵损失函数,与L1,L2(MSE)优缺点和区别
nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数 应用:多分类,二分类问题。 交叉熵公式如下: 在pytorch具体的数据中可以这样理解: 推理出的数据会首先经过softma…… -
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实体关系抽取
关系抽取分为pipeline型和联合(Joint)抽取。 pipeline形式: 指把关系抽取,拆分成多个任务,如【先抽Subject,再一起抽Predict和Object】(CasRel)、【…… -
【半监督医学图像分割 2022 CVPR】S4CVnet 论文翻译
【半监督医学图像分割 2022 CVPR】S4CVnet论文翻译 论文题目:When CNN Meet with ViT: Towards Semi-Supervised Learning for Multi-Class Medical Image …… -
Commonsense and Named Entity Aware Knowledge Grounded Dialogue Generation
摘要 motivation: 以外部知识为基础,在对话历史背景下解释语言模式,如省写、回指和共同引用,对对话的理解和生成至关重要。 this paper: 在本文中,我们……