卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分有哪些

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNNs）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)...

2024-07-03 標(biāo)簽：圖像識別模型深度學(xué)習(xí) 2.4k 0

研究人員為多模態(tài)NER任務(wù)提出新穎的關(guān)系增強圖卷積網(wǎng)絡(luò)

命名實體識別（NER）是信息抽取的一項基本任務(wù)，它的目的是識別文本片段中的實體及類型，如人名（PER），地名（LOC）和組織名（ORG）。命名實體識別在...

2022-09-28 標(biāo)簽：模型NER圖卷積網(wǎng)絡(luò) 2.4k 0

lp模型的要素、組成部分及特征

線性規(guī)劃（Linear Programming，簡稱LP）是一種數(shù)學(xué)規(guī)劃方法，用于解決資源分配、生產(chǎn)計劃、運輸問題等實際問題。線性規(guī)劃模型由目標(biāo)函數(shù)、約...

2024-07-09 標(biāo)簽：函數(shù)線性模型 2.4k 0

如何使用經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

使用經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個涉及多個步驟的過程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型加載、預(yù)測執(zhí)行以及后續(xù)優(yōu)化等。

2024-07-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 2.3k 0

數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)：金融貸款分類模型和時間序列分析

使用的最重要的預(yù)測變量是：Accounts Payable, Capital Expenditures, Additional Income Expen...

2022-03-22 標(biāo)簽：模型數(shù)據(jù)挖掘 2.3k 0

深度學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法綜述

深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個重要分支，近年來在多個領(lǐng)域取得了顯著的成果，特別是在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域。然而，深度學(xué)習(xí)模型的強大性能往...

2024-07-09 標(biāo)簽：模型機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.3k 0

關(guān)于各種集成學(xué)習(xí)的方法

Voting是一種集成學(xué)習(xí)，它將來自多個機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測結(jié)合起來產(chǎn)生結(jié)果。在整個數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練多個基礎(chǔ)模型來進(jìn)行預(yù)測。每個模型預(yù)測被認(rèn)為是一個“投票”。...

2022-10-08 標(biāo)簽：模型集成學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.3k 0

llm模型和chatGPT的區(qū)別

LLM（Large Language Model）是指大型語言模型，它們是一類使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建的自然語言處理（NLP）模型。LLM模型可以處理各種語...

2024-07-09 標(biāo)簽：模型語言模型ChatGPT 2.3k 0

利用OpenVINO部署GLM-Edge系列SLM模型

近期智譜發(fā)布了其最新的GLM-Edge系列SLM模型，GLM-Edge 系列是智譜在面向端側(cè)真實落地使用的場景下的一次嘗試，由兩種尺寸的大語言對話模型和...

2024-12-09 標(biāo)簽：處理器英特爾cpu 2.3k 0

DocumentAI的模型、任務(wù)和基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集

隨著最近幾年多模態(tài)大火的，越來越多的任務(wù)都被推陳出新為多模態(tài)版本。譬如，傳統(tǒng)對話任務(wù)，推出了考慮視覺信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)集；事件抽取，也推出視頻形式的多模態(tài)...

2022-08-22 標(biāo)簽：模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.3k 0

人工神經(jīng)元模型由哪兩部分組成

人工神經(jīng)元模型是深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)，它模仿了生物神經(jīng)元的工作原理，為構(gòu)建復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了基礎(chǔ)。 一、人工神經(jīng)元模型的起源 生物神...

2024-07-11 標(biāo)簽：模型機(jī)器學(xué)習(xí)人工神經(jīng)元 2.3k 0

深度學(xué)習(xí)的模型優(yōu)化與調(diào)試方法

深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中，往往會遇到各種問題和挑戰(zhàn)，如過擬合、欠擬合、梯度消失或爆炸等。因此，對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)試是確保其性能優(yōu)越的關(guān)鍵步驟。本...

2024-07-01 標(biāo)簽：模型深度學(xué)習(xí) 2.3k 0

基于重構(gòu)的方法存在的“恒等映射”問題

我們首先follow了特征重構(gòu) [2] 的框架，并測試了3種通用的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)MLP、CNN、transformer (上圖)。

2022-10-24 標(biāo)簽：異常檢測模型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 2.3k 0