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【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比,含对机器学习模型的

【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比,含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读

基于深度学习FasterRCNN模型Restnet50 的生活垃圾智能分类(准确率达84%)-含python工

目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境1. 硬件环境2. Python 环境 模块实现1. 数据预处理2. 数据加载3. 模型构建4. 模型训练及保存5. 模型加载与调用 系统测试1. 模型准确率2. 分类别准确率 工程源代码下载其它资料下载 前言 本项目基于Faster R-CNN模型,通过RPN网络(Region Proposal Network)获取图片中的候选区域,并利用RestNet50模型提取 继续阅读

本地推理,单机运行,MacM1芯片系统基于大语言模型C++版本LLaMA部署“本地版”的ChatGPT

OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两,眼看它起朱楼,眼看它宴宾客,FaceBook终于坐不住了,发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA,号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型,参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量,用于训练和优化神经网络的性能,70亿意味着神经网络中有70亿个参数,由此类推。 在一些大型神经 继续阅读

3. 深度生成模型-扩散模型(基于得分的随机微分方程生成建模)

基于得分[Score-Based]的随机微分方程生成建模 1. 梗概 该框架封装了基于得分的生成建模和扩散概率建模,产生新的采样过程和新的建模能力。 在求解反向时间SDE中, 我们引入了一个预测-校正框架来校正离散化反向时间SDE演化中的误差。我们还推导出了一个等效的神经ODE,它从与SDE相同的分布中进行采样,但还可以进行精确的似然计算,并提高采样效率。我们还提供了一种使用基于得分的模型解决反向问题的新方法,正如类条件生成、图像修复和彩色化的实验所证明的那样。 结合 继续阅读

基于PCA与LDA的数据降维实践

基于PCA与LDA的数据降维实践 描述 数据降维(Dimension Reduction)是降低数据冗余、消除噪音数据的干扰、提取有效特征、提升模型的效率和准确性的有效途径, PCA(主成分分析)和LDA(线性判别分析)是机器学习和数据分析中两种常用的经典降维算法。 本任务通过两个降维案例熟悉PCA和LDA降维的原理、区别及调用方法。 源码下载 环境 操作系统:Windo 继续阅读

【AI项目实战】某语言模型-stable diffusion-vits-cqhttp 实现能对话能语音能绘画的

好久没写文章了,终于想起来我有个博客账号系列。。 项目已开源在github上。 文章已滤敏,一切涉及语言模型名字的内容都以某语言模型代替 cqhttp 用于接收群友消息,并回复消息。 某语言模型 基于这种对话式的语言模型,可以对用户的聊天进行响应。 目前已额外支持glm离线模型 某语言模型 + stable diffusion 从用户的聊天信息中提取绘画所需的关键词。 SD 衍生功能 权重更换&#xff0c 继续阅读

AI大模型,驶向产业何方?

技术更迭,已不是壁垒,国产式AI需要的是产品的创新思维,以及对需求的产品变现能力。  作者|斗斗  出品|产业家  “AI炒了那么多年,第一次感觉它真的要来了。”国内某论坛中,带有ChatGPT的词条下,几乎都会出现一句类似的表述。  ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI基于AI大模型打造的一款智能问答工具,用户只需在ChatGPT网站页面的对话框中输入问题并点 继续阅读

ABCNet_v2——优秀的神经网络模型

ABCNet_v2是一个出色的神经网络模型,它可以高效地完成许多复杂的任务,包括图像识别、语言处理和机器翻译等。它的性能比许多常规模型更加优越,已经被广泛地应用于各种领域。 一、结构概述 ABCNet_v2基于Deep Residual Learning思想设计,主要由卷积层和全连接层组成。为了更好地预测不同尺度的特征,它还引入了金字塔式的卷积层结构。其中,每个卷积层包含K个卷积核,每个卷积核都有相同的大小。由于该模型采用通道注意力机制,它逐渐聚焦于模型拥有最 继续阅读

Abaqus CAE 2018插件使用详解:基于周期性边界条件定义3D几何模型的实践指南**

一、 引言 在进行无限或半无限域建模时,周期性边界条件可为我们提供了一种模拟其晶胞的有效方法。然而,如何在Abaqus中添加这些条件呢?不用担心,今天我将引领大家一同探索Abaqus CAE 2018的插件,通过在每个节点间应用相关约束,我们将会轻松地在Abaqus模型中添加两个曲面间的周期性边界条件。本文将会详细地介绍此插件的使用方法,以便帮助大家更有效率地利用它进行建模。 完整项目下载 继续阅读

每周AI大事件|国产大模型热战开启、AI监管规定来了、马斯克入局AIGC大战

Part1动态 「国内要闻」 其中提到利用AI生成内容应当真实准确,采取措施防止生成虚假信息;提供者应当对生成式人工智能产品的预训练数据、优化训练数据来源的合法性负责等。 知乎发布"知海图 AI" 中文大模 知乎和面壁科技合作的中文大模型“知海图AI”正式开启内测。同时,基于人工智能的“热榜摘要”开启内测,对知乎热榜上的问题回答进行抓取、整理和聚合,并把回答梗概展现给用户。 阿里所有产品将接入大模型全面升级 阿里 继续阅读

R语言与作物模型(以DSSAT模型为例)融合应用

随着基于过程的作物生长模型(Process-based Crop Growth Simulation Model)的发展,R语言在作物生长模型和数据分析、挖掘和可视化中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的作物模型使用者与科研团队不可或缺的人才,除了掌握对作物模型相关知识之外,还要掌握模型的快速模拟和高效数据分析能力。Decision Support Systems for Agrotechnology Transfer 继续阅读

大模型时代来临,智能文档处理该走向何方?

自去年ChatGPT发布以来,大语言模型(Large Language Model, LLM)的发展仿佛瞬间驶入了快车道,每天都能听到对相关话题的讨论。 按照现行的标准,能被称为大语言模型至少要满足以下四个条件: 模型:基于自回归语言模型,参数量超过百亿。能力:具有思维链、情景学习等涌现能力,能够执行人类的指令。对话:可以直接和人类 继续阅读