BRIO：抽象文本摘要任务新的SOTA模型
在 SimCLS [2]论文发布后不久，作者又发布了抽象文本摘要任务的SOTA结果 [1]。BRIO在上述论文的基础上结合了对比学习范式。
循环神经网络(RNN)
循环神经网络(RNN)文章目录循环神经网络(RNN)注意！！！！！！！RNN模型的作用为什么要使用RNN而不是用MLP？RNN输入与输出RNN模型简单RNN模型LSTM(Long Short-Term Memory)长短期记忆模型GRU(Gated Recurrent Units)参考视频注意！！！
本科课程【java程序设计】实验1 - 循环结构程序设计
大家好，我是【1+1=王】， 热爱java的计算机（人工智能）渣硕研究生在读。如果你也对java、人工智能等技术感兴趣，欢迎关注，抱团交流进大厂！！！Good better best, never let it rest, until good is better, and better best.
学习笔记：深度学习（8）——基于PyTorch的BERT应用实践
使用PyTorch将BERT嵌入网络进行应用的一次初尝试！
OpenCV学习笔记13-图像直方图的介绍及代码实现
图像直方图文章目录图像直方图1 图像直方图的基本概念2 使用OpenCV统计直方图(calcHist)3 使用OpenCV绘制直方图(plt.hist/plt.plot)4 使用掩膜的直方图(mask)5 直方图均衡化原理(equalizeHist)5.1 未做均衡化展示：5.2 做了均衡化展示：5
利用opencv带你玩转人脸识别-上篇（读取图片，灰度转换，尺寸修改，绘制矩形快速入门）
🐚作者简介：苏凉（专注于网络爬虫，数据分析）🐳博客主页：苏凉.py的博客🌐系列专栏：python-opencv快速入门👑名言警句：海阔凭鱼跃，天高任鸟飞。📰要是觉得博主文章写的不错的话，还望大家三连支持一下呀！！！👉关注✨点赞👍收藏📂文章目录前言安装opencv导入模块1.读取图片（
1行代码完成可视化：Seaborn3个常用方法示例
只需一行 Seaborn 代码，我们就能够创建最常用的绘图并对其进行自定义，这是我们将在本文中重点介绍的内容。
万物皆可GAN之初试pytorch神经网络
文章目录前言2.1MNIST图像数据集2.2获取MNIST数据集2.3数据预览2.4简单的神经网络2.5可视化训练2.6MNIST数据集类2.7训练分类器2.8查询神经网络2.9简易分类器的性能前言在上节中，我主要是讲了梯度这么一回事。讲了它是怎么样的一个东西，以及它对以后的工作会产生怎么样的一个影
【机器学习】交叉验证详细解释+10种常见的验证方法具体代码实现+可视化图
【机器学习】交叉验证详细解释+10种常见的验证方法具体代码实现+可视化图一、使用背景由于在训练集上，通过调整参数设置使估计器的性能达到了最佳状态；但在测试集上可能会出现过拟合的情况。 此时，测试集上的信息反馈足以颠覆训练好的模型，评估的指标不再有效反映出模型的泛化性能。 为了解决此类问题，还应该准备
教你通过计算图看懂反向传播
看恩达老师的反向传播视频没有看很明白，于是搜寻发现了宝藏资源**《深度学习入门：基于Python的理论与实现》**，现将书中反向传播部分的内容截取出来供大家参考。图5-15练习答案：...
【Python实战】有趣的代码百里挑一：这款“水波特效”脚本送给你，绝版哦~（建议保留）
前言你的心要如溪水般柔软，你的眼波要像春天般明媚。 ——余光中似乎很少看见湍急的溪流，多数时候，溪水总是潺潺地流着，不疾不徐，有自己的节奏；也似乎很少看见污浊的溪流，多数时候，溪水总是澄澈见底，偶尔拔起沙石，也很快能静置溪底，重归明净。一个像溪水
特征选择：11 种特征选择策略总结
“特征选择”意味着可以保留一些特征并放弃其他一些特征。本文的目的是概述一些特征选择策略
人工智能基础-作业1
1.安装pycharm-链接安装pycharm教程-安装成功页面安装pytorch链接微软官方安装pytorch教程安装中…安装成功python实现反向传播模型为w1xx+w2*x+b参考代码import torchx_data = [1, 2, 3]y_data = [2, 4, 6]# 三个te
一般神经网络(DNN)反向传播过程
DNN反向传播过程多元函数微分损失函数都是标量函数，它使用范数损失将向量转换为标量。计算损失函数在第L层输入的导数是一种标量对向量的求导。实际上不论是几维向量，都可以视为一列多元函数的自变量数组。例如，m×nm\times nm×n维度的矩阵{Wij}\{W_{ij}\}{Wij}可以转化为一列多
计算机视觉与机器学习之6σ问题
系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总
万物皆可GAN之pytorch和神经网络
适用于小白的学习。
opencv笔记17-图像像素类型转换与归一化
图像像素类型转换与归一化#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;/** opencv中提供了四种归一化方式：* -NORM_MINMA
两种方法教你一行代码实现探索性数据分析报告
探索性数据分析（EDA） 是使用可视化方法总结和分析数据集主要特征的过程。EDA是数据科学家要做的第一部分，如果我们不懂得如何进行EDA，那么无法对数据进行进一步的建模。上一篇文章我以泰坦尼克号数据为例，介绍了如何使用python详细的进行探索性数据分析，但有时这是很耗费时间的，现在，我介绍两种方法
简单三步 用Yolov5快速训练自己的数据集
Yolov5训练自己的数据集教程
