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ZackSock
8天前
人工智能
稀疏数据如何建模-场感知因子分解机
在许多机器学习算法中,都假设各个特征之间无关,比如逻辑回归和SVM各个特征对应一个特定的权重。基于这一假设,模型可以非常简单,而且参数量也不会过多。但是实际场景中,特征之间关联是非常大的,尤
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ZackSock
22天前
人工智能
从0构建神经网络(2)神经网络的构建
在上一篇我们介绍了感知机,以及如何从感知机演变到神经网络。最后得出结论,神经网络就是一个矩阵乘法。在这一篇文章,我们将用介绍更多神经网络的细节,并使用numpy来实现神经网络。
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ZackSock
28天前
人工智能
从0构建神经网络(1)从感知机到神经网络
深度学习中有许多框架,包括Tensorflow、PyTorch、Keras等,框架中实现了各种网络,并且可以自动求导,因此构建一个完整的网络只需要十几行代码。因为框架高度封装,因此我们无法知
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ZackSock
1月前
人工智能
Amazon SageMaker使用自编码器完成人脸生成
最近受邀参与了亚马逊云科技【云上探索实验室】活动,体验了一下Amazon SageMaker平台,训练了一个人脸的自编码器。对比本地的训练时间,速度提升比较明显。
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ZackSock
2月前
人工智能
掘金·金石计划
深度学习
AutoEncoder实现人脸渐变
AutoEncoder的目的是对输入进行编码,希望这个编码能够很好的还原原有数据。当AutoEncoder训练完成后,我们可以对任意的图像进行编码,这样就可以用一个低维的向量表示图片。
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ZackSock
2月前
掘金·金石计划
深度学习
机器学习
低成本实现人脸生成--使用AutoEncoder网络
AutoEncoder(AE)中文叫自编码器,是一种介于监督学习和无监督学习之间的模型。其学习方式现在被称为自监督学习,类似于Bert模型,它的训练需要标签数据,但是这个标签数据是自己生成的
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ZackSock
2月前
掘金·金石计划
人工智能
如何欺骗神经网络
虽然人工智能技术已经能完成各种超出想象的事情,但是人工智能仍卸不掉人工智障的标签。即使强如ChatGPT也会犯一些非常弱智的错误。
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ZackSock
3月前
掘金·金石计划
算法
人工智能
基于的Transformer文本情感分析(Keras版)
从2017年起,RNN系列网络逐渐被一个叫Transformer的网络替代,发展到现在Transformer已经成为自然语言处理中主流的模型了,而且由Transformer引来了一股大语言模
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ZackSock
3月前
后端
基于LSTM的文本情感分析(Keras版)
文本情感分析是自然语言处理中非常基本的任务,我们生活中有很多都是属于这一任务。比如购物网站的好评、差评,垃圾邮件过滤、垃圾短信过滤等。
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ZackSock
6月前
后端
掘金·金石计划
Java去除文档阴影
文稿扫描大家用的都比较频繁、想是各种证件、文件都可以通过扫描文稿功能保存到手机。相比直接拍照,在扫描文稿时,程序会对图像进行一些矫正。比如去除阴影、修正倾斜、旋转矫正等
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2020-12-26