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本文綜述了康奈爾大學(xué)、康奈爾科技、谷歌Brain和Alphabet公司的基于有效樣本數(shù)的類(lèi)平衡損失(CB損失)。
2022-08-25 標(biāo)簽:函數(shù)模型數(shù)據(jù)集 2k 0
測(cè)試結(jié)果發(fā)現(xiàn) Apex 的加速效果最好,但與 Horovod/Distributed 差別不大,平時(shí)可以直接使用內(nèi)置的 Distributed。Data...
2022-08-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)gpu模型 1.4k 0
DocumentAI的模型、任務(wù)和基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
隨著最近幾年多模態(tài)大火的,越來(lái)越多的任務(wù)都被推陳出新為多模態(tài)版本。譬如,傳統(tǒng)對(duì)話(huà)任務(wù),推出了考慮視覺(jué)信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)集;事件抽取,也推出視頻形式的多模態(tài)...
2022-08-22 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.6k 0
project復(fù)現(xiàn)過(guò)程踩到坑對(duì)應(yīng)的解決方案
最近做的一個(gè) project 需要復(fù)現(xiàn) EMNLP 2020 Findings 的 TinyBERT,本文是對(duì)復(fù)現(xiàn)過(guò)程對(duì)踩到坑,以及對(duì)應(yīng)的解決方案和實(shí)現(xiàn)...
2022-08-19 標(biāo)簽:模型project數(shù)據(jù)集 2.6k 0
今天給大家?guī)?lái)一篇北航和微軟出品的稠密向量檢索模型Dual-Cross-Encoder,結(jié)合Query生成和對(duì)比學(xué)習(xí)技術(shù),將文檔與生成的不同偽query...
本文提供有關(guān)在創(chuàng)建IBIS模型時(shí)如何使用LTspice?的說(shuō)明指南,涵蓋從IBIS預(yù)建模程序到IBIS模型驗(yàn)證的整個(gè)過(guò)程。本文還詳細(xì)介紹如何在LTspi...
整個(gè)算法完全是以YOLOv5的框架進(jìn)行,主要包括的目標(biāo)檢測(cè)算法有:YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv5-Lite、YOLOv6、YOL...
通過(guò)47 個(gè)示例應(yīng)用程序探索GoXam 的可能性。我們創(chuàng)建了許多常見(jiàn)的圖表類(lèi)型作為您的應(yīng)用程序的起點(diǎn)。
2022-08-15 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)API模型 2.8k 0
小樣本 NER 需要從很少的實(shí)例和外部資源中獲取有效信息。本文提出了一個(gè)自描述機(jī)制,可以通過(guò)使用全局概念集(universal concept set)...
2022-08-15 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型 1.5k 0
PyTorch 作為一個(gè)深度學(xué)習(xí)平臺(tái),在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中比 NumPy 這個(gè)科學(xué)計(jì)算庫(kù)強(qiáng)在哪里呢?我覺(jué)得一是 PyTorch 提供了自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制,二是對(duì) ...
2022-08-15 標(biāo)簽:函數(shù)模型深度學(xué)習(xí) 1.9k 0
數(shù)字孿生五維模型及十大領(lǐng)域應(yīng)用
摘?要: 數(shù)字孿生(Digital Twin)作為踐行智能制造、工業(yè)4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等先進(jìn)理念的使能技術(shù)與手段,近期備受學(xué)術(shù)界和企業(yè)界關(guān)注,...
現(xiàn)在很多基于填表方式的NER方法,在構(gòu)造表中元素的時(shí)候,一般用的都是由相應(yīng)span的head字和tail字的表征得到的,而本文在此基礎(chǔ)上加入了從span...
語(yǔ)義分割是一項(xiàng)重要的像素級(jí)別分類(lèi)任務(wù)。但是由于其非常依賴(lài)于數(shù)據(jù)的特性(data hungary), 模型的整體性能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)集的大小而產(chǎn)生大幅度變化。同...
2022-08-11 標(biāo)簽:模型計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 1.8k 0
PFN模型整體結(jié)構(gòu)和分區(qū)過(guò)濾編碼器內(nèi)部結(jié)構(gòu)
他們認(rèn)為task間的信息沒(méi)有得到很好的交互,(但其實(shí)Table sequence還是有交互的),其實(shí)現(xiàn)在很多算法里都在講交互,比如NLU里面的SF-ID...
OCR技術(shù)發(fā)展到今天,對(duì)于常規(guī)文本的識(shí)別已經(jīng)達(dá)到了較高的準(zhǔn)確率。
一個(gè)聯(lián)合的meta-reweighting的策略來(lái)自然的進(jìn)行整合
數(shù)據(jù)自增強(qiáng)是一個(gè)小樣本任務(wù)可行的解法,對(duì)于 token-level 的 NER 任務(wù),token 替換和表征混合是常用的方法。但自增強(qiáng)也有局限性,我們需...
2022-08-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型nlp 693 0
獨(dú)立變量分析與高光譜植被指數(shù)模型監(jiān)測(cè)水稻中砷污染
? 農(nóng)作物對(duì) As 的吸收、積累量受多種因素影響,最主要為土壤含 As 量。農(nóng)作物主要通過(guò)根系吸收 As,故其最高濃度出現(xiàn)在農(nóng)作物的根部以及塊莖部位,而...
2022-08-03 標(biāo)簽:監(jiān)測(cè)光譜模型 2.1k 0
OpenCV4.x可實(shí)現(xiàn)加載模型與執(zhí)行推斷
OpenCV4.x發(fā)布以后,有很多新的特性與黑科技支持,無(wú)論是支持OpenVINO加速、圖計(jì)算模塊、二維碼識(shí)別,還是DNN中新增加的人臉檢測(cè)與識(shí)別模型,...
跨語(yǔ)言命名實(shí)體識(shí)別:無(wú)監(jiān)督多任務(wù)多教師蒸餾模型
另外一個(gè)任務(wù)輸入的為序列標(biāo)注的句對(duì)數(shù)據(jù),分別采用兩個(gè)獨(dú)立的Encoder編碼器進(jìn)行編碼,得到的對(duì)應(yīng)的 last_hidden_state,然后計(jì)算這兩個(gè)...
并發(fā)模型是用來(lái)實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用場(chǎng)景中并發(fā)任務(wù)的編程模型,通過(guò)合理地使用多線程,可以縮減應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)和維護(hù)成本,同時(shí)還能更好地提升應(yīng)用程序在多核設(shè)備中的運(yùn)行...
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