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今天总结了一些关于「卷积神经网络」的经典论文分享给大家,希望可以给大家发论文提供一些灵感。
其中,X是特征数据,y是目标数据,test_size是测试集的比例(可以是0到1之间的值),random_state是随机种子,用于保证每次划分的结果一致。
ARMA提出了一种新颖的图神经网络(GNN)模型,旨在解决动态图预测中的问题。动态图是指随着时间推移,图中的节点和边关系会发生变化的情况。这种动态性带来了挑战,...
那从今天开始,我预计会陆陆续续出一些内容,来论述各个算法的基础核心点,大家感兴趣可以关注起来。
在机器学习中,有一项很重要的概念,那就是:过拟合(Overfitting)和欠拟合(Underfitting)。
我觉得,任何事情,不经历整个过程,就无法理解每件事的价值和意义。无论是读博士、还是硕士、本科等等。不仅是学术学业上的修行,更是一种社会认可和信任的基础。
今天看到一个帖子,说是商汤面试的氛围很好,面试的内容很仔细,而且整体下来的效率非常高。
20 亿参数的 Octopus v2 可以在智能手机、汽车、个人电脑等端侧运行,在准确性和延迟方面超越了 GPT-4,并将上下文长度减少了 95%。此外,Oct...
在机器学习和统计学中,经常需要评估样本数据是否来自于某个已知分布。传统的方法往往需要在非常大的数据集上进行计算,导致计算成本高昂,尤其是在高维数据的情况下。为了...
AlexNet是深度学习领域的一个重要里程碑,其论文全名为"ImageNet Classification with Deep Convolutional Ne...
论文标题:DrivingGaussian: Composite Gaussian Splatting for Surrounding Dynamic Auton...
EMAGE 研究论文包含 BEAT2 与 EMAGE 两部分。用户可以自定义动作的输入,在接受预定义的时序与空间的动作输入方面具有灵活性,最终可生成完整的、与音...
近年来,目标检测取得了显著进展,尤其是随着深度学习的快速发展。目标检测器(如Faster R-CNN,YOLO,和SSD)在自然图像数据集(如MS COCO,P...
目标检测应当在这几年当中研究数量以及应用范围最广的一个领域,也持续的受到很多深度学习者们的关注。本文收集和整理了15个目标检测相关的开源数据集,希望能给大家的学...
1×1卷积可以用来干什么?本文设计了一种完全基于1×1卷积的极简深度神经网络,实现了轻量图像超分辨率重建。
先把pandas的官网给出来,有找不到的问题,直接官网查找:https://pandas.pydata.org/
接下来我会从每个算法模型的介绍、基本原理、优缺点以及适用场景注意叙述,最后会基于开源数据集给出一个比较入门型的案例供大家学习~
YOLO再一次突破,新变体YOLO-World在目标检测领域的表现非常的出色。开集检测速度提升20倍!
最近,很多人私信抱怨说,最初的一个numpy就学不动了。有种想要再见和放弃的冲动!确实 Numpy 的操作细节很多,导致很多人在最开始的学习中,就有种被劝退的感...
随着以神经辐射场(Neural Radiance Field, NeRF)为代表的神经渲染的兴起,越来越多的工作开始使用隐式表征(implicit repres...
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