understanding pre-training generative improving
Dependency injection framework -- Decoupled packages example (multiple containers) -- ADD DIP IMPROVEMENT
Dependency injection framework https://python-dependency-injector.ets-labs.org/index.html Dependency Injector is a dependency injection framework for ......
13.How do you understand the statement: Clear thinking is the key to clear writing? 你如何理解这句话:清晰的思维是清晰写作的关键?
Round 1: Interpreting "Clear Thinking is the Key to Clear Writing" Speaker 1 (Analyst A): Greetings, everyone. Our topic today is the statement, "Clea ......
12.How do you understand the three “C”s(Concise,Clear & Coherent)in an academic Abstract writing?Why are they so important and worthy of a careful study?
Round 1: Understanding the Three "C"s in Academic Abstract Writing Speaker 1 (Researcher A): Greetings, everyone. Today, we're delving into the signif ......
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm Minzhu Xie 1, Ruijie Xie 2, Hao Wang 3 Affiliations exp ......
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm Minzhu Xie1, Hao Wang1 and Ruijie Xi1 1Hunan Normal ......
GMMSeg: Gaussian Mixture based Generative Semantic Segmentation Models
前置知识:【EM算法深度解析 - CSDN App】http://t.csdnimg.cn/r6TXM Motivation 目前的语义分割通常采用判别式分类器,然而这存在三个问题:这种方式仅仅学习了决策边界,而没有对数据分布进行建模;每个类仅学习一个向量,没有考虑到类内差异;OOD数据效果不好。生 ......
Class-Incremental Learning with Generative Classifiers(CVPR2021W)
前置知识:VAE(可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/348498294) Motivation 之前的方法通常使用判别式分类器,对条件分布\(p(y|\textbf{x})\)进行建模(classifier+softmax+ce)。其问题在于分类器会偏向最新学的类别, ......
【论文阅读笔记】【多模态-Referring & Grounding】 Grounded Language-Image Pre-training
GLIP CVPR 2022 (Oral, Best Paper Finalist) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题?写作背景是什么? 问题: 如何将视觉-语言预训练技术应用在以目标检测为代表的 fine-grained image understanding 上面? 如何在增加训练数据的同 ......
MemGPT中_generate_reply_for_user_message报错TypeError: cannot unpack non-iterable coroutine object
memgpt/autogen/memgpt_agent.py", line 230, in _generate_reply_for_user_message (TypeError: cannot unpack non-iterable coroutine object 解决 将memgpt/auto ......
《REBEL Relation Extraction By End-to-end Language generation》阅读笔记
论文来源 代码地址 相关视频(YouTube) 相关概念: 1.What is natural language understanding (NLU)? Natural language understanding (NLU) is a branch of artificial intellige ......
GLIP:Grounded Language-Image Pre-training
Grounded Language-Image Pre-training 目录Grounded Language-Image Pre-training简介摘要Introduction统一的损失函数方法总结参考资料 GLIPv1: Grounded Language-Image Pre-trainin ......
Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点,GCL是通过数据增强来构造对比视图,然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边,容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强,忽略的节点的独特特征 所以 ......
乘风破浪,遇见生成式人工智能(Generative AI)洪流之初学者入门课程,十二章系列By微软云技术布道师团队
课程资源 https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners 课程学习环境设置 Fork课程仓库到自己的账号 https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork 点击 ......
Leveraging Pre-trained Large Language Models to Construct and UtilizeWorld Models for Model-based Task Planning
0 Abstract 将LLM直接作为planner的方法实用性不足的几个原因:plan的正确率有限,严重依赖于feedback(与sim或者真实环境的交互),利用人类feedback的效率低下。 作者在两个IPC域和一个Household域证实了GPT-4可以用来生成高质量的PDDL模型(执行超过 ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解(TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models)
在运用深度学习模型时,掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型,原因归纳如下: (1)使用大量高质量的数据(如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目)又加上设计较复杂的模型结构(如ResNet模型高达150层)设计出来的模型,准确率会大大提高。 (2)可 ......
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions 在前面的课程中,你们了解了如何使用包含三层的深度神经网络(DNN)进行时装识别,这三层分别是输入层(数据的形状)、输出层(所需输出的形状)和隐藏层。你试验了不同大小的隐藏层、训练epoch ......
Python——第四章:生成器(generator)
生成器(generator): 生成器的本质就是迭代器 创建生成器的两种方案: 1. 生成器函数 2. 生成器表达式 生成器函数 生成器函数中有一个关键字yield 生成器函数执行的时候, 并不会执行函数, 得到的是生成器. yield: 只要函数中出现了yield. 它就是一个生成器函数 作用: ......
ES6 Generator
Generator Generator 函数是一个状态机,封装了多个内部状态。 执行 Generator 函数会返回一个遍历器对象,返回的遍历器对象可以依次遍历 Generator 函数内部的每一个状态。 函数特征:1. function 关键字与函数名之间有一个星号。2. 函数体内部使用 yiel ......
Can Pre-Trained Text-to-Image Models Generate Visual Goals for Reinforcement Learning
概述 Learning form the Void (LfVoid) 根据给定的language instruction对observation进行appearance-based and structure-based修改得到goal images,为RL提供奖励信号。提升了example-bas ......
手写generator核心原理
1. generator 的使用 Generator 函数跟普通函数的写法有非常大的区别: 一是,function 关键字与函数名之间有一个星号; 二是,函数体内部使用 yield 语句,定义不同的内部状态(yield 在英语里的意思就是“产出”)。 最简单的 Generator 函数如下: fun ......
generator基础知识
Generator 是 ES6 中新增的语法,和 Promise 一样,都可以用来异步编程。Generator 函数可以说是 Iterator 接口的具体实现方式。Generator 最大的特点就是可以控制函数的执行。 function* 用来声明一个函数是生成器函数,它比普通的函数声明多了一个*, ......
OpenSSL - Generate random string
zzh@ZZHPC:~$ openssl rand -hex 64 273fabd76b8dd62621325e4b04af332dd739702ae553ffc034a4af205faedbfee21202d3808e3640770b682c151aaa8308871533572d60947724 ......
[951] Understanding the pattern of "(.*?)" in Python's re package
In Python's regular expressions, (.*?) is a capturing group with a non-greedy quantifier. Let's break down the components: ( and ): Parentheses are us ......
【论文阅读】Improving language understanding by generative pre-training
原始题目:Improving language understanding by generative pre-training 中文翻译:通过生成预训练提高语言理解能力 发表时间:2018年 平台:Preprint 文章链接:https://www.mikecaptain.com/resource ......
OpenSSL - Certificate Generation
We will use the OpenSSL (https://www.openssl.org/source/) tool to generate self-signed certificates. A certificate authority (CA) is responsible for s ......
Performance Improvements in .NET 8 -- Exceptions & Reflection & Primitives【翻译】
Exceptions 在 .NET 6 中,ArgumentNullException 增加了一个 ThrowIfNull 方法,我们开始尝试提供“抛出助手”。该方法的目的是简洁地表达正在验证的约束,让系统在未满足约束时抛出一致的异常,同时也优化了成功和99.999%的情况,无需抛出异常。该方法的结 ......
[Javascript] Using Generator to create a number generate with condition
const generateTimeMs = (min, max) => Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min /** * A generator which can generate numbers based on settings ......
[939] Generate a new shapefile based on a list of records and query polygons from a large shapefile
ref: arcpy.management.MakeFeatureLayer(in_features, out_layer, {where_clause}, {workspace}, {field_info}) ref: arcpy.management.SelectLayerByAttribute ......
基于时间频率一致性对时间序列进行自监督对比预训练《Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency》(时序、时频一致性、对比学习)
2023年11月10日,今天看一篇论文,现在17:34,说实话,想摆烂休息,不想看,可还是要看,拴Q。 论文:Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency 或者是:Sel ......
study of 'Missing data imputation framework for bridge structural health monitoring based on slim generative adversarial networks'
the Stochastic Gradient Descent (SGD):为了提高鲁棒性,SGAIN框架的优化器采用了随机梯度下降(SGD) 一,SGAIN框架有两个重要目的:鉴别器D的目的是最大化正确预测M矩阵的概率;生成器的目的是最小化D预测M矩阵的概率。此外,利用反向传播算法对发生器和鉴别器 ......