Github Copilot 值得购买吗?使用GitHub Copilot进行快速EDA的示例

本篇文章作为例子来演示如何将Copilot用于探索性分析,看看每月10美元是否值得

考虑关系的图卷积神经网络R-GCN的一些理解以及DGL官方代码的一些讲解

昨天写的GCN的一篇文章入榜了,可喜可贺。但是感觉距离我的目标还是有点远,因为最后要用R-GAT,我感觉可能得再懂一点R-GCN和GAT才可能比较好的理解R-GAT,今天就尝试一下把R-GCN搞搞清楚吧(至少得读懂DGL官方给的代码吧)R-GCN和GCN的区别就在于这个R。R-GCN考虑了关系对消息

图灵奖得主LeCun指明AI未来的出路在于自主学习,这家公司已踏上征途

通用人工智能的困境:举一不能反三“通用人工智能”(AGI,也即强人工智能)的出现尚显遥远。究其原因,在于当前AI仍高强度依赖于海量的训练数据,与千万乃至上亿级数的被动式监督学习训练,才可实现一点点人类认知能力的复用。当前AI可使用强大算力处理人类无法顾及的千亿级数据,但在主动的领悟能力方面,可能连2

PyTorch中repeat、tile与repeat_interleave的区别

PyTorch中repeat、tile与repeat_interleave的区别

基于Python实现相机标定正畸并生成鸟瞰图

参考 Learning OpenCV 示例 18-1,利用棋盘格图像进行相机定标,将参数写入 XML 文件保存。棋盘格图像见群文件 LearningOpenCV/LearningOpenCV_Code/LearningOpenCV_Code/calibration参考示例 19-1,根据求得的内参实

Geoffrey Hinton:我的五十年深度学习生涯与研究心法

“如果能弄清一大批聪明人正在研究什么,然后你再去做不一样的研究,总是一个好主意。”

大数据----数据仓库架构

把数据仓库架构理解成构成数据仓库的组件及其之间的关系图中显示的整个数据仓库环境包括操作型系统和数据仓库系统两大部分。操作型系统的数据由各种形式的业务数据组成,这其中可能有关系数据库、TXT或CSV文件、HTML或XML文档,还可能存在外部系统的数据,比如网络爬虫抓取来的互联网数据等,数据可能是结构化

Keras深度学习实战——基于VGG19模型实现性别分类

VGG19 是 VGG16 的改进版本,具有更多的卷积和池化操作。本文首先简要介绍了 VGG19 的架构,并使用 Keras 中预训练的 VGG19 模型进行性别分类实战。

基于图的 Affinity Propagation 聚类计算公式详解和代码示例

Affinity Propagation Clustering(简称AP算法)是2007提出的,当时发表在Science上《single-exemplar-based》。特别适合高维、多类数据快速聚类,相比传统的聚类算法,该算法算是比较新的,从聚类性能和效率方面都有大幅度的提升。

丢弃法Dropout(Pytorch)

介绍了dropout(丢弃法),以及PyTorch的从零实现和调API实现

权重衰退(PyTorch)

权重衰退和正则项的影响本质以及Pytorch的代码实现

计算复杂度

计算复杂度的简单理解

GPU启用及Pytorch/Cuda安装

最近在跑神经网络,用CPU跑实在是太慢了,于是决定探究一下怎么用GPU跑,配置GPU环境的过程异常艰辛,为此还阅读几十篇CSDN+知乎优秀博主的优质论文,最后终于整出来了,现在我总结一下就当做个备忘录吧。以下内容引用了很多博主的博客内容,如有侵权,立刻删除。.........

图卷积神经网络GCN的一些理解以及DGL代码实例的一些讲解

近些年图神经网络十分火热,因为图数据结构其实在我们的现实生活中更常见,例如分子结构、人的社交关系、语言结构等等。NLP中的句法树、依存树就是一种特殊的图,因此,图神经网络的学习也是必不可少的。GCN是图卷积神经网络,初期研究者为了从数学上严谨的推导该公式是有效的,所以会涉及到诸如傅里叶变换,拉普拉斯

深度学习参数初始化(一)Xavier初始化 含代码

Xavier初始化也称为Glorot初始化,因为发明人为Xavier Glorot。Xavier initialization是 Glorot 等人为了解决随机初始化的问题提出来的另一种初始化方法,他们的思想就是尽可能的让输入和输出服从相同的分布,这样就能够避免后面层的激活函数的输出值趋向于0。..

最新版YOLOv6训练自己的数据集(超详细完整版!)

接着上篇文章继续写,本篇文章讲如何训练自己的数据集。从官网下载YOLOv6源码:meituan/YOLOv6: YOLOv6: a single-stage object detection framework dedicated to industrial applications. (githu

零样本和少样本学习

在本篇文章中,我们将讨论机器学习和深度学习的不同领域中的一个热门话题:零样本和少样本学习(Zero and Few Shot learning),它们在自然语言处理到计算机视觉中都有不同的应用场景。

YOLOv6算法新鲜出炉--训练自己数据集过程

YOLOv6算法背景:YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架,致力于工业应用。本框架同时专注于检测的精度和推理效率,在工业界常用的尺寸模型中:YOLOv6-nano 在 COCO 上精度可达 35.0% AP,在 T4 上推理速度可达 1242 FPS;YOLOv6-s 在 COCO

CS231n-2022 Module1: 神经网络要点概述(2)

本文编译自斯坦福大学的CS231n课程(2022) Module1课程中神经网络部分的内容: 【1】Neural Networks Part 2: Setting up the Data and the Loss To be added.

Yolov5网络修改教程(将backbone修改为EfficientNet、MobileNet3、RegNet等)

在我的本科毕业论文中,我使用了Yolov5,并尝试对其更改。可以对Yolov5进行一定程度的定制化修改,例如更轻量级的Yolov5-MobileNetv3 或者比Yolov5s更好的(存疑,没有跑过大数据集,可自己实验)Yolov5-EfficientNet。......