“机器学习”一词的火爆程度无需多言，今年ChatGPT的火爆让每一个都了解到了“人工智能”的巨大潜力。虽然你或多或少接触到“机器学习”、“人工智能”、“深度学习”这些概念，但是依旧会觉得很模糊，容易混淆。...
Segment-Geospatial包的灵感来自Aliaksandr Hancharenka[2]创作的Segment-anything-eo[3]存储库。为了方便对地理空间数据使用分段任意模型 (SAM)，我开发了segment-anything-py[4] and segment-geospatial[5]Pyth......
我们将得到 torch 、 torch.nn （ nn 代表神经网络，这个包包含在 PyTorch 中创建神经网络的构建块）和 matplotlib 。
本文为PyTorch Fundamentals[1]的学习笔记，对原文进行了翻译和编辑，本系列课程介绍和目录在《使用PyTorch进行深度学习系列》课程介绍[2]。文章将最先在我的博客[3]发布，其他平台因为限制不能实时修改。在微信公众号内无...
当今深度学习以及大模型的飞速发展，带来了对创新技术的不断追求。在这一进程中，代码数据增强技术显现出其不可忽视的价值。
现在的任务是从OCR文字识别的结果中提取我指定的关键信息。OCR的文字识别结果使用符号包围，包含所识别出来的文字，顺序在原始图片中从左至右、从上至下。我指定的关键信息使用[]符号包围。请注意OCR的文字识别结果可能...
本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于密度的聚类、利用高斯混合和最大期望方法聚类、层次聚类和适用于结构化数据的图团体检测。我们不仅会分析基本的实现概念，同时还会给出每种算法的优缺点...
这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果，其中神经网络的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关，而最后的分类的结果主要跟在验证集上的分类正确率有关。因此可以根据该参数主要影响代价函数还是影响...
最早提出的Transformer模型[1]针对的是自然语言翻译任务。在自然语言翻译任务中，既需要理解每个单词的含义，也需要利用单词的前后顺序关系。常用的自然语言模型是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和卷积神经网...
