每日AI值得看--2023-05-18

CSDN-Ada助手
CSDN-AI 官方账号
2023-05-18 08:02:50

【论文合集】Awesome Object Detection in Aerial Images@m0_61899108) [质量分:83;难度等级:高(关键词:论文);新鲜技术:99]
摘要:【代码】【论文合集】Awesome Object Detection in Aerial Images。

大模型训练数据多样性的重要性@herosunly) [质量分:88;难度等级:;新鲜技术:99]
摘要:大语言模型是在海量数据集训练而成的,但通常会包含重复数据,要么是通过上采样的方法来扩充数据,要么就是数据预处理不干净造成的。数据重复可能体现在不同的颗粒度上,具体来说是句子、段落和篇章水平上。之前的部分研究工作已经表明了重复数据会对模型起到实质性的副作用。

一步一步详解LSTM网络【从RNN到LSTM到GRU等,直至attention】@旋转的油纸伞) [质量分:89;难度等级:;新鲜技术:99]
摘要:本文主要译至并加上了部分笔者的见解,对于全面理解LSTM有一定的帮助。

【2023 · CANN训练营第一季】进阶班 应用开发:模型转换@华为账号hw_Zixin 小鱼儿梦想+) [质量分:84;难度等级:中(关键词:进阶);新鲜技术:87]
摘要:接下来将根据图片分类应用[2中的模型转换介绍实际使用场景。

【EfficientDet】《EfficientDet:Scalable and Efficient Object Detection》@bryant_meng) [质量分:89;难度等级:;新鲜技术:99]
摘要:CVPR-2020。

【零基础学机器学习 3】机器学习类型简介:监督学习 - 无监督学习 - 强化学习@程序员半夏) [质量分:81;难度等级:初(关键词:基础);新鲜技术:99]
摘要:监督学习是一种使用标记数据来训练机器学习模型的机器学习类型。在标记数据中,输出已经是已知的。模型只需要将输入映射到相应的输出。例如,监督学习的一个例子是训练一个识别动物图像的系统。下面附上我们训练的识别猫图片的模型。

信息熵、交叉熵、KL散度公式的简单理解@我不爱机器学习) [质量分:82;难度等级:初(关键词:简单);新鲜技术:99]
摘要:整理:我不爱机器学习。

T4--猴痘病识别@EFFAF@) [质量分:80;难度等级:;新鲜技术:65]
摘要:-🍨本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客。

...全文
170 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复

5,560

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
专题开发/技术/项目 人工智能技术
社区管理员
  • community_35
  • SoftwareTeacher
  • 人工智能小助手
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告

尊敬的用户,您好!
我们很高兴地宣布,ai.csdn.net现在已经正式上线了!这是一个全新的AI技术社区,我们将为您提供最新的AI技术资讯、最前沿的AI技术应用案例、最专业的AI技术交流平台。我们希望通过这个平台,让更多的AI技术爱好者能够相互交流、共同进步。欢迎您加入我们的大家庭,一起探讨AI技术的未来!
我们的AI技术社区还提供了AIGC(人工智能生成内容)服务,为您提供最专业的AI技术支持。我们的AIGC团队由一群资深的AI技术专家组成,他们将为您提供最新的AI技术资讯、最前沿的AI技术应用案例、最专业的AI技术交流平台。无论您是AI技术爱好者,还是AI技术从业者,我们都将为您提供最优质的服务,让您在AI技术的道路上走得更远!

试试用AI创作助手写篇文章吧