StabilityAI 前段时间发布了 StableDiffusion2.0 。这一全新版本的出现颠覆了整个 AI 生态系统。从架构上看, Stable Diffusion 2.0 与之前的 V1 版本基本相同,只是采用了新的文本编码器(OpenCLIP 而非 OpenAI 的 CLIPText)。Stability AI 宣称 Stable Diffusion 2.0 在算力方面的表现更为优异,但艺术始终是主观的。
对于 two-stage 的目标检测方法,我们会先生成很多的 region proposals,然后再放入之后的网络进行训练。但是在这些生成的 region proposals 中,正负样本的比例严重不平衡。极端的情况,假如我们有 99 个负样本和 1 个正样本。我们的网络只用预测所有的样本都为负样本就可以达到 99% 的正确率,所以我们需要对正负样本的数量进行平衡,只选出那些 hard negative 的样本进行训练。
官网上PC数目的确定(https://satijalab.org/seurat/v3.1/pbmc3k_tutorial.html)
在讲基于Negative Sampling的word2vec模型前,我们先看看Hierarchical Softmax的的缺点。的确,使用霍夫曼树来代替传统的神经网络,可以提高模型训练的效率。但是如果我们的训练样本里的中心词ww是一个很生僻的词,那么就得在霍夫曼树中辛苦的向下走很久了。能不能不用搞这么复杂的一颗霍夫曼树,将模型变的更加简单呢?
就像人类容易接受自然数,但对于负数缺乏某种直觉上的认识一样;后仿过程中经常出现的 Negative Delay 和 Negative Timing Check 也非常容易使人困惑。
在上一篇中我们讲到了基于Hierarchical Softmax的word2vec模型,本文我们我们再来看看另一种求解word2vec模型的方法:Negative Sampling。
Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest product.
从上图中可以看出,决策树在产品总和表上工作,也称为析取范式。在上图中,我们预测计算机在人们日常生活中的使用。
Pytorch凭借动态图机制,获得了广泛的使用,大有超越tensorflow的趋势,不过在工程应用上,TF仍然占据优势。有的时候我们会遇到这种情况,需要把模型应用到工业中,运用到实际项目上,TF支持的PB文件和TF的C++接口就成为了有效的工具。今天就给大家讲解一下Pytorch转成Keras的方法,进而我们也可以获得Pb文件,因为Keras是支持tensorflow的,我将会在下一篇博客讲解获得Pb文件,并使用Pb文件的方法。
版权声明:博客文章都是作者辛苦整理的,转载请注明出处,谢谢! https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/81634898
上一篇 斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2:词向量 介绍了 Word2vec 模型的基本思想,得到目标函数,给定中心词求上下文概率,最后还说到用 negative sampling 方法优化目标函数,常见的 Word2vec的两种形式:Skip-Gram,CBOW模型。
如果你工作超5年,100%遇到过这个异常:java.lang.NumberFormatException: Infinite or NaN
这篇文章算是SimCSE的一个进阶版本吧,关于SimCSE的介绍之前我已经写了一篇小博客(文献阅读:SimCSE:Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings)介绍了一下了,这篇文章感觉像是基于SimCSE之后的一个优化版本。
之前课题组一个师妹有需要绘制一个带相关性又能展示生存分析显著性的极坐标图,所以造了ggpolar这个包,今天分享给大家,感兴趣的读者不妨使用自己的数据模仿下,应用到自己的分析项目中去。
今天在 Medium 看到了一个很有趣的小知识,爬上来和大家分享一下。题目是这样的:
用两个优先队列,一个记录正数升序排序,一个记录负数降序排序,然后在两个队列都不为空的情况下取二者top相加与0比较大小,如果等于0,那么相反数的数目增加一对并同时弹出队列,如果小于0,那么弹出正数队列,如果大于0,那么弹出负数队列
朴素贝叶斯分类器算法是一系列概率算法,基于贝叶斯定理和每对特征之间条件独立的“朴素”假设而应用。 贝叶斯定理计算概率P(c | x),其中c是可能结果的类别,x是必须分类的给定实例,表示某些特定特征。
昨天在GitHub上看到了一个开源的项目,是利用深度学习来检测是否有佩戴口罩的,感觉还挺好玩的,于是就去下载了训练好的模型,打算用OpenCV的dnn模块来跑一跑。然而,在经过前向传播后,得到的推理矩阵prob是一个1x5972x2 的Mat矩阵,和之前遇到过的推理结果都不太一样,在经过多种解码方式的尝试后,还是没能够对这个推理结果正确得解码。并且在网上搜索也没有找到相关的内容,几乎没有网友使用OpenCV来运行这个模型,基本都是使用深度学习的框架来运行。这就很无奈了,现在只能暂时把这个模型放一边,等其他时候再来研究一下该怎么对它的推理结果进行解码。
主要是 一个 正数 一个负数的情况。 保证测试用例 输入字符串是正常的正负整数。 正负数的字符串长度 不超过 10^9.
这篇word2vec教程2中(教程1 Word2Vec教程-Skip-Gram模型),作者主要讲述了skip-gram 模型优化的策略-Negative Sampling,使得模型更加快速地训练。通过教程1,我们了解到word2vec它是一个庞大的神经忘网络! 例如,有一个包含10000个单词的词汇表,向量特征为300维,我们记得这个神经网络将会有两个weights矩阵----一个隐藏层和一个输出层。这两层都会有一个300x10000=3000000的weight矩阵。 在如此大的神经网络上进行梯度下
from pprint import pprint import paddlehub as hub #加载模型 senta = hub. Module(name="senta_lstm") #待分类文本 test_text = [ "你长得真好看", "口感差,太失望了", "洗洗睡吧", "大快人心!当初的达苏恐怖袭击就是这帮人干的,现在被毙,活该!天道好还,中国有必伸之理;人心效顺,匹夫无不报之仇。", "不开玩笑,言归正传,定这个政策的人,过于脱离群众了,根本不考虑农民的生活,不让人家打农药,那就
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混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础,同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本,最直观,计算最简单的方法。
4、R.drawable.anim_id_card_negative_pic文件内容
https://sites.google.com/site/bioinformaticsremarks/bioinfo/sam-bam-format/what-is-a-cigar
illumina 的DNA甲基化芯片,内置了control 探针,用于检测降噪,归一化等各种用途。
跑完分类模型(Logistic回归、决策树、神经网络等),我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标,如Confusion Matrix、ROC、Lift、Gini、K-S之类(这个单子可以列很长),往往让很多在业务中需要解释它们的朋友头大:“这个模型的Lift是4,表明模型运作良好。——啊,怎么还要解释ROC,ROC如何如何,表明模型表现良好……”如果不明白这些评估指标的背后的直觉,就很可能陷入这样的机械解释中,不敢多说一句,就怕哪里说错。本文就试图用一个统一的例子(SAS Logistic回归),从实际应用
在本文中,我们将了解如何使用 precision 和召回率来计算平均精度 (mAP)。mAP 将真实边界框与检测到的框进行比较并返回分数。分数越高,模型的检测越准确。
请实现整数数字的乘法、减法和除法运算,运算结果均为整数数字, 程序中只允许使用加法运算符和逻辑运算符,允许程序中出现正负常数,不允许使用位运算。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节探讨使用分类准确度指标可能会引发的问题,对于极度偏斜的数据使用分类准确度并不能准确的评价算法的好坏。最后介绍混淆矩阵。
word2vec原论文讲得比较简单,几乎没有细节,本文会根据另一篇论文【word2vec Parameter Learning Explained】,来详细介绍两种加速方法。本文使用python+tensorflow2.0来复现word2vec模型,所以模型中的反向梯度计算与参数优化更新,都是使用的tf中的自动求导与优化器实现,也因此本文中只涉及到word2vec的两种结构(CBOW与Skip-gram)及两种加速方式(Huffman树-层次softmax和负采样)从输入到loss的前向计算,完整代码已开源,具体请查看https://github.com/wellinxu/nlp_store。
三元组损失(Triplet loss)函数是当前应用较为广泛的一种损失函数,最早由Google研究团队在论文《FaceNet:A Unified Embedding for Face Recognition》所提出,Triplet loss的优势在于细节区分,即当两个输入相似时,Triplet loss能够更好地对细节进行建模,相当于加入了两个输入差异性差异的度量,学习到输入的更好表示。
在本文[1]中,我们将了解如何使用 precision 和召回率来计算平均精度 (mAP)。mAP 将真实边界框与检测到的框进行比较并返回分数。分数越高,模型的检测越准确。
Implement a basic calculator to evaluate a simple expression string.
作者 | 荔枝boy 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 ---- 【磐创AI导读】:前几篇文章中我们介绍了一些机器学习、深度学习入门资源项目合集,本篇则是对基于word2vec训练词向量原理与实战的延续,同样出自大牛荔枝boy。喜欢我们文章的小伙伴,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处,欢迎在文末留言。 目录 基于Hierarchical Softmax的word2vec模型的缺点 Negative SampliNg模型 Neg
以上为Animal的抽象基类,注意重写了__subclasscheck__(cls, subclass)方法来改变issubclass或者isinstance的行为,__subclasscheck__(cls, subclass)必须为@classmethod
笔者在做某个项目的进销存报表优化的的时候,发现了一个奇怪现象:MB5B查某个日期或某个期间的库存的时候,发现有负的库存余额!
人工智能是Python语言的一大应用热门,而自然语言处理又是人工智能的一大方向。自然语言处理( natural language processing )简称NLP,是研究人同计算机之间用自然语言通信的一种方法。我们都知道,计算机本质上只认识0和1,但是通过编程语言我们可以使用编程语言同计算机交流。这实际上就是程序员同计算机之间的通信,而我们日常生活中使用的是自然语言,是一种带有情感的语言。那么要怎么使计算机理解这种带有情感的语言呢?这就是自然语言处理研究的内容了。
TEST()第一个参数是测试用例的名称,第二个参数是测试用例中的测试名称(有效的C++标识符,不应包含下划线)。 googletest按照测试用例对测试结果进行分组。
它最初可能看起来很有吸引力,因为它比while True方法短,但它违反了软件开发的不要重复自己的原则。这会增加系统中出现错误的可能性。如果你想向移植到2.7通过改变input来raw_input,却意外地只改变第一input上面?这SyntaxError只是等待发生。
算法工作中,经常要对模型进行评估,由此衍生出很多指标。比如Accuracy、Precision、Recall、F1-score、AUC等等。准确理解各指标的内涵、使用场景及局限,还挺有挑战。更佳阅读体验,请移步ROC分析。
IEEE 754 floating point representation of (positive) infinity.
作者:Rahul Saxena 译者:java达人 来源:http://dataaspirant.com/2017/01/30/how-decision-tree-algorithm-works/(点击文末阅读原文前往) 人工智能时代悄然而至,你可以继续安心地敲着代码,但必须对崭新的技术,陌生的算法保持高度的警惕和关注。 —— java达人 决策树算法属于监督学习算法系列。与其他监督学习算法不同,决策树算法也可用于求解关于回归和分类问题。 使用决策树的目的通常是创建一个训练模型,可以通过学习根据先验数
第一部分我们了解 skip-gram 的输入层、隐层、输出层。在第二部分,会继续深入讲如何在 skip-gram 模型上进行高效的训练。 在第一部分讲解完成后,我们会发现 Word2Vec 模型是一个超级大的神经网络(权重矩阵规模非常大)。 举个栗子,我们拥有 10000 个单词的词汇表,我们如果想嵌入 300 维的词向量,那么我们的输入 - 隐层权重矩阵和隐层 - 输出层的权重矩阵都会有 10000 x 300 = 300 万个权重,在如此庞大的神经网络中进行梯度下降是相当慢的。更糟糕的是,你需要大量的训
22 July 2013, posted by Thorsten Ball
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/complex-number-multiplication 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
Cow Exhibition Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 10949 Accepted: 4344 Description “Fat and docile, big and dumb, they look so stupid, they aren’t much fun…” - Cows with Guns by Dana Lyons The cows want to p
前面介绍了在小目标检测上另辟蹊径的SNIP算法,这一节来介绍一下SNIP的升级版SNIPER算法,这个算法的目的是减少SNIP的计算量。并且相比于SNIP,基于Faster RCNN(ResNet101作为Backbone)的实验结果显示SNIPER的mAP值比SNIP算法提升了
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