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① 云计算实战应用案例精讲-【深度学习】多模态融合(论文篇七)(@林聪木)
[质量分:81;难度等级:高(关键词:论文);新鲜技术:99]
摘要:下,注册均为一人一张图片,进行余弦打分、欧式距离打分、余弦等错误三个指标的评估,打分情况如下所示。数据,对于红外人脸特征的提取过于粗糙,使用的是可见光人脸数据训练的模型。的,这意味着训练的目标仅仅是辨别说话人,而不考虑导出的说话人向量的分布。
② 深度学习语义分割篇——FCN源码解析篇(@秃头小苏)
[质量分:87;难度等级:中;新鲜技术:99]
摘要: 本篇文章参考霹雳吧啦Wz在B站上的视频进行讲解,点击☞☞☞下载FCN源码。阅读本文之前建议先阅读上篇对FCN原理讲解的文章。
③ 人工智能学习07--pytorch17--Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Self-Attention&Vision Transformer(vit)(@小金金金金鱼)
[质量分:81;难度等级:中;新鲜技术:100]
摘要:
④ 文献阅读:A Lite Distributed Semantic Communication System for Internet of Things(@一去不复返的通信er)
[质量分:89;难度等级:初(领域:Python入门;匹配程度:0.02);新鲜技术:99]
摘要:因此,DL 模型更新的负担通常转移到云/边缘平台。具体而言,DL 模型基于来自 IoT 设备的数据在云/边缘平台上训练,然后再将经过训练的模型分发到 IoT 设备。此外,在带宽有限的情况下,DL 模型中的大量参数将导致DL模型分发的高延迟。
⑤ 《面向机器智能的TensorFlow实践》学习笔记和一点思考(@沉迷单车的追风少年)
[质量分:85;难度等级:初(关键词:学习笔记);新鲜技术:99]
摘要:借助TensorFlow API用代码描述的数据流图是每个TensorFlow程序的核心。毫不意外, 数据流图这种特殊类型的有向图正是用于定义计算结构的。
⑥ LLM_文本生成评估指标(@Scc_hy)
[质量分:83;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:一个单词只计算它在引用中出现的次数。Example: 计算 ROUGE1。可以看出包内的计算原理同上述。可以看出包内的计算原理同上述。Example: 计算。
⑦ 【2023 · CANN训练营第一季】新手班 昇腾入门课Tensorflow(@华为账号hw_Zixin 小鱼儿梦想+)
[质量分:82;难度等级:初(关键词:入门);新鲜技术:99]
摘要:CANN是华为针对A场景推出的异构计算架构。通过提供多层次的编程接口,支持用户快速构建基于Ascend平台的AI应用和业务。统一APP编程语言:提供一套标准的AscendCL编程接口,对应用程序开发者屏蔽底员多种芯片差异,提升用户APP编程易用性。
⑧ 人工智能应用--深度学习原理与实战--神经网络的工作原理(@张小凡vip)
[质量分:81;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:神经网络本质上是一个实现深度学习的多层数学框架,每一层都对输入数据做一定的转换,在训练(学习)的过程中不断调整优化各层的权重参数,最终得到能够准确映射输入数据和目标输出的网络模型。优化器的作用是依据误差值来逐步调整各层的权重然数,以降低误差值。
⑨ 数学分析中关于将无穷级数和转化的问题(@许久是混子)
[质量分:87;难度等级:初;新鲜技术:50]
摘要:称为积分的下限和上限,若在原有划分中加入分点形成新的划分,则大和不增,小和不减。的一个邻域,对于该邻域中的任一点。存在,且极限值既与划分。