声学模型训练

重庆二手房数据爬取与分析实现

同时在模型训练过程中，理由特征工程的处理，优化特征，选取更好的模型精度和泛
叫我：松哥·2024-01-31 18:00

【读点论文】SPTS v2:Single-Point Scene Text Spotting，通过改变标注方式获得更好的模型泛化能力，相比于SPTS提高了模型训练合推理速度

SPTSv2:Single-PointSceneTextSpottingAbstract端到端场景文本识别由于文本检测和识别之间的内在协同作用而取得了重大进展。以往的方法通常以手工标注为前提，如水平矩形、旋转矩形、四边形、多边形等，这比单点标注要昂贵得多。我们的新框架SPTSv2允许我们使用单点注释训练高性能的文本识别模型。SPTSv2保留了具有实例分配解码器(IAD)的自回归Transforme
羞儿·2024-01-31 18:20

【中关村开源生态论坛暨大模型智能应用技术大会】—— 探索AI和开源在未来的应用

数据结构与算法个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~”amatterofconcern焦点文章目录网易有道的大模型应用与实践AI家庭教师在教育领域的应用大模型开源与人工智能发展大模型技术在行业应用中的挑战与策略大模型训练与
Aileen_0v0·2024-01-31 14:54

CCF-CSP 202312-3 树上搜索（Java、C++、Python）

文章目录树上搜索题目背景问题描述输入格式输出格式样例1输入样例1输出样例解释子任务满分代码JavaC++Python树上搜索题目背景西西艾弗岛大数据中心为了收集用于模型训练的数据，推出了一项自愿数据贡献的系统
撕得失败的标签·2024-01-31 14:56

论文解读-Agglomerative Federated Learning: Empowering Larger Model Training

联邦学习新探：端边云协同引领大模型训练的未来｜INFOCOM2024联邦学习（FederatedLearning）就是一种能够在不损害用户隐私的前提下，训练人工智能模型的技术。
MCRG·2024-01-31 12:23

晨间日记

运用模型后的分享，以及自己在练习中的变化，影响了身边朋友愿意和我一起加入到模型训练的过程中，让我很高兴。今天的结果验证了我昨天对经历的分析，并收到很好的效果。让我突然有了一种想法，把这种学
精灵宝贝_7842·2024-01-31 10:26

Sound Spaces 2.0: A Simulation Platform for Visual-Acoustic Learning（2022）

SoundSpaces2.0：一个用于视觉-声学学习的模拟平台（2022）摘要我们将介绍SoundSpaces2.0，这是一个用于三维环境中基于几何体的动态音频渲染平台。
阿凡凡提·2024-01-31 10:24

黑盒提示优化：在不进行模型训练的情况下对齐大型语言模型

Black-BoxPromptOptimization:AligningLargeLanguageModelswithoutModelTraining1、写作动机：为了使LLMs更好地遵循用户的指令，现有的对齐方法大多集中在进一步训练它们。然而，LLMs的额外训练通常在GPU计算方面昂贵；更糟糕的是，用户需求的训练模型很多都是闭源的，例如GPTs。2、过去的一些将LLM与人类偏好对齐的方式以及不足
Ly大可爱·2024-01-31 09:01

AI大模型专题：2024大模型安全流通平台市场厂商评估报告

大模型训练及应用全流程可大致分为数据治理、预训练、微调、应用四个环节，每个环节均有安全需求。全流程安全是大模型及其要素高效流通的必要条件之一。厂
人工智能学派·2024-01-31 07:13

计算机设计大赛 深度学习 opencv python 实现中国交通标志识别

1yolov5实现中国交通标志检测2.算法原理2.1算法简介2.2网络架构2.3关键代码3数据集处理3.1VOC格式介绍3.2将中国交通标志检测数据集CCTSDB数据转换成VOC数据格式3.3手动标注数据集4模型训练
iuerfee·2024-01-31 06:40

深度学习知识学习笔记

顾名思义，线性回归假设输出与各个输⼊之间是线性关系：y=w1x1+w2x2+by=w_1x_1+w_2x_2+by=w1x1+w2x2+b  在模型训练中，我们需要衡量价格预测值与真实值
wyn20001128·2024-01-31 01:24

创建 python.yolov5 环境（分享踩坑经验）

全文指导性文章：教程：超详细从零开始yolov5模型训练--作者：抛到海里准备工作：3.8以上版本的python、Anaconda下载链接：DownloadPython|Python.orgAnaconda
Bosie的码头·2024-01-30 20:24

《声纹技术 从核心算法到工程实践》读书笔记 第二章

2.1音频2.2声学基础2.2.3频谱任意复杂的周期函数，通过傅里叶变化，都可以表示为一系列不同频率的正弦波与余弦波的和频谱图——横轴为这些正弦波分量的频率，纵轴为这些正弦波分量的振幅2.2.4听觉与感知
xiao_wyy·2024-01-30 10:00

LSTM进行情感分析

pyroch的基本训练过程：加载训练集–构建模型–模型训练–模型评价首先，是要对数据集进行加载，在对数据集
零戚·2024-01-30 09:12

yolov8数据标注、模型训练到模型部署全过程

文章目录一、数据标注（x-anylabeling）1.安装方式1.1直接通过Releases安装1.2clone源码后采用终端运行2.如何使用二、模型训练三、模型部署3.1onnx转engine3.2c
只搬烫手的砖·2024-01-30 09:09

PyTorch2ONNX-分类模型：速度比较（固定维度、动态维度）、精度比较

图像分类模型部署:PyTorch->ONNX1.模型部署介绍1.1人工智能开发部署全流程step1数据数据采集定义类别标注数据集step2模型训练模型测试集评估调参优化可解释分析step3部署手机/平板服务器
Le0v1n·2024-01-30 07:08

win11下 “pytorch导出模型“ 以及 “C++使用onnxruntime部署”

2、数据准备和模型训练在这一步，我们
夏秃然·2024-01-30 07:08

大规模 AI 高性能网络的设计与实践

首先从大模型的分布式训练出发，分析大模型训练对网络的核心需求。然后基于这些需求讨论AIPod高性能网络的设计。最后将讨论一些做大模型训练的实践经验。
百度智能云技术站·2024-01-30 06:00

百度百舸平台的大模型训练最佳实践

本次我的分享主题在技术上算是对前面内容的综合，将围绕百舸在大模型训练过程的稳定性设计和加速实践展开，包括以下3
百度智能云技术站·2024-01-30 06:00

RK3326系统中集成思必驰音频适配文件

当APP（集成了思必驰aar库）内置到系统中，重新编译固件，烧录固件后开机，发现前端声学会一直占用录音通道，当使用其它录音APP测试时，录出来的音频没有声音（需要修改成音频复用，否则直接报错，音频复用在文章后面会说到
青春给了狗·2024-01-30 06:57

大模型基础

这种模型通常基于深度学习技术和大规模语言模型训练，能够模拟人类的对话方式，通过视频，图片以及语音和文本的方式与用户进行交互。
xiechaoyi123·2024-01-30 05:54

pickle文件读取及pickle的相关作用

1.当我们使用train.pickle文件进行模型训练时，可以使用进行数据读取，我们发现.pickle文件是Python中用于序列化和反序列化数据的一种数据格式。
luyanpingya·2024-01-30 04:15

第二十八周：文献阅读笔记（弱监督学习）+ pytorch学习

主动学习与半监督学习1.3.2.通过人工干预1.3.3.无需人工干预1.4.不确切的监督1.5.不准确的监督1.6.弱监督学习的创新点2.pytorch学习2.1.对现有模型进行修改2.2.优化器的使用2.3.完整的模型训练套路总结摘要弱监督学习是一种机器学习方法
@默然·2024-01-30 03:31

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+ pytorch学习

文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接1.3.3实施细节1.4实验1.4.1数据集1.4.1.1CIFAR1.4.1.2SVHN1.4.2模型训练
@默然·2024-01-30 03:58

学习有声色、分享共进步

记者日前从董**老师处获悉，在其10月10日通过微信公众号“有声学习与互学分享”及所任教的各班学生群发布“有声学习与互学分享”竞赛活动的通知以来，其所任教的各班学生积极响应，投入到了课下的有声学习之中，
纤指弄·2024-01-30 01:44

写静态页面——魅族声学_前端页面练习

1、效果：1、html代码：魅族声学声学配件PANDAER游戏耳机1s28h超长续航无线充电|0.035s超低延迟￥269￥369PANDAER游戏耳机1s28h超长续航无线充电|0.035s超低延迟￥269
疋瓞·2024-01-29 22:58

音频修复和增强的方法：iZotope RX10

iZotopeRX10具备多种降噪算法，包括智能降噪、频谱降噪和声学降噪等。这些算法能够根据不同的噪音类型和特征，智能地分析和处理音频，将噪音减至最低，同时保留音频的细节和音质。
lx53mac·2024-01-29 17:01

知识图谱KG+大模型LLM

方法：通常包含逻辑表达式、语义解析算法、语义解析模型训练三部分。一般步骤是将问句解析成中间表示，再将中间表示向知识库映射，获得最终的逻辑表示。
lichunericli·2024-01-29 11:32

DL之RNN之BiLSTM：基于IMDb电影评论数据集利用BiLSTM算法实现对电影评论进行情感分析二分类+模型训练过程可视化+模型推理实战代码之详细攻略

DL之RNN之BiLSTM：基于IMDb电影评论数据集利用BiLSTM算法实现对电影评论进行情感分析二分类+模型训练过程可视化+模型推理实战代码之详细攻略目录
一个处女座的程序猿·2024-01-29 06:27

使用自有数据集微调ChatGLM2-6B

ChatGLM基于GLM130B千亿基础模型训练，它具备多领域知识、代码能力、常识推理及运用能力；支持与用户通过自然语言对话进行交互，处理多种自然语言任务。
智慧医疗探索者·2024-01-28 23:08

一文深度解读模型评估方法

还有一些场景对于模型训练\预测速度（吞吐量）、计算资源耗用量、可解释性等也会有要求，这里不做展开。
算法进阶·2024-01-28 20:21

模型训练trick篇

损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数，指数损失函数exponenetialloss，，例如adaboost感知损失函数perceptronloss，，合并损失函数Hingeloss，，例如SVM交叉熵损失函数crossEntropy，也是负的对数似然函数怎么从最大似然推导？“已知输出Y，假设Y的分布，对Y的分布参数进行似然估计”。先写出预测值为y的概率表达式，假设多个样本独立同分布，则最大
Icevivina·2024-01-28 12:53

Deep-Learning-YOLOV4实践：ScaledYOLOv4模型训练自己的数据集调试问题总结

ScaledYOLOv4数据集制作Deep-Learning-YOLOV4实践：ScaledYOLOv4环境配置与demo编译运行Deep-Learning-YOLOV4实践：ScaledYOLOv4模型训练自己的数据集调
时间之里·2024-01-28 08:39

文心一言API调用（python）

最好先实名认证一下，因为后面开通服务会需要实名认证一、点击左上角产品服务，搜索千帆二、点击搜索结果百度智能云千帆大模型平台进入如下界面三、然后点击开通付费进入如下界面四、开通所有服务，包括预制服务和大模型训练服务五
qq_53915944·2024-01-28 00:14

小土堆pytorch学习笔记005 | 完结，✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

3、优化器4、现有网络模型的使用及修改例子：5、模型训练保存+读取（1）保存（2）读取6、完整的模型训练：（1）代码【model文件】：【主文件】：（2）运行截图：（3）绘图展示：（4）添加训练正确率的完整代码
柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:22

用大模型训练实体机器人，谷歌推出机器人代理模型

谷歌DeepMind的研究人员推出了一款，通过视觉语言模型进行场景理解，并使用大语言模型来发出指令控制实体机器人的模型——AutoRTAutoRT可有效地推理自主权和安全性，并扩大实体机器人学习的数据收集规模。在实验中，AutoRT指导超过20个实体机器人执行指令，并通过远程操作和自主机器人策略收集了77,000个真实机器人操作的片段。这充分说明，AutoRT收集的机器人操作数据更加多样化，并且在
RPA中国·2024-01-27 19:01

敢于挑战权威

对于学校教育，虽然有人发声学校教育的弊病，但是，对于大多数人来说，还是尽信我们的教育机构。别说是国家体制内的学校，就连课外的培训机构，近几年也是信奉的很。
粲然·2024-01-27 17:16

滴滴基于 Ray 的 XGBoost 大规模分布式训练实践

由于平台历史架构原因，平台XGBoost模型训练仍是开源XGBoostOnSpar
滴滴技术·2024-01-27 17:58

机器学习架构：实现高效的模型训练和部署

1.背景介绍机器学习(MachineLearning)是一种通过从数据中学习泛化规则，而不是预先定义规则的方法，来解决复杂问题的科学和工程实践。在过去的几年里，机器学习技术在各个领域取得了显著的进展，例如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、语音识别等。这些成果的共同点在于它们都依赖于大规模的数据处理和计算能力。然而，随着数据规模和模型复杂性的增加，传统的机器学习方法已经无法满足需求。这就需要一种新
OpenChat·2024-01-27 16:15

人工智能时代：让AIGC成为你的外部智慧源（文末送书）

2.1步骤一：收集数据2.2步骤二：模型训练2.3步骤三：内容生成2.4步骤四：反馈和改进三.AIGC的主要特征3.1文本生成3.2图像生成3.3语音生成3.4视频生成四.AIGC关键技术能力五.AIGC
聆风吟_·2024-01-27 12:30

大模型训练为什么用A100？

大家通常会问，大模型训练为什么一定要用A100，用4090难道不行吗？
深度学习技术前沿·2024-01-27 09:43

记录一次c++ xgboost的简单使用以及分类实现

1.首先跟着这篇文章弄：在Windows中如何安装XGBoost的C++版本进行模型训练和推理-CSDN博客。但是他第5点是我参考了中文文档里面来弄的，也就是cmake..
しろいし·2024-01-27 09:46

《人工智能基础》9/91天阅读

经典的声学特征：梅尔频率倒谱系数。共振峰：声音频谱上能量相对集中的一些区域。梅尔频率对频谱进行处理得到一组26维的特征。倒谱是由上述26维特征再做变换，进一步降低到13维，这样就得到了MFCC特征。
皮卡丘_83e1·2024-01-27 04:33

平替heygen的开源音频克隆工具—OpenVoice

方案1：采用国内星火大模型训练自己的声音，然后再用下面工具对唇形：大漠/better_wav2lip(gitee.com)方案2：使用开源算法训练声音：openvoice:OpenVoice，这是一种多功能的即时语音克隆方法
civilpy·2024-01-27 04:50

PyTorch项目笔记（三）使用ImageNet预训练ResNet18模型训练图像分类模型

目录1加载ImageNet预训练模型2准备数据集2.1加载数据集2.2使用matplotlib可视化数据集3模型训练函数4使用torchvision微调模型5观察模型预测结果6固定模型参数1加载ImageNet
Xyzz1223·2024-01-26 19:40

展望2024: 中国AI算力能否引爆高性能计算和大模型训练的新革命？

★算力；算法；人工智能；高性能计算；高性能；高互联；生成式人工智能；StableDiffusion；ChatGPT；CoPilot；文本创建；图像生成；代码编写；大语言模型；多模态大模型；预训练；边缘计算；液冷；HPC；冷板式液冷；Bard；AlphaGo；深度学习；AI服务器；GPU服务器；H100；A100；B100；X100；InfiniBand；L40S；PC；AIPC；PC集群；CoWo
高性能服务器·2024-01-26 15:02

【Image captioning】论文阅读七—Efficient Image Captioning for Edge Devices_AAAI2023

EfficientImageCaptioningforEdgeDevices）文章目录1.引言2.相关工作3.方法3.1ModelArchitecture（模型结构）3.2ModelTraining(模型训练
安静到无声·2024-01-26 11:30

LLM-大模型训练-常见错误：RuntimeError: expected scalar type Half but found Float

RuntimeError:expectedscalartypeHalfbutfoundFloat原因一Peft版本不兼容，尝试使用不同版本的Peft原因二1.问题描述  使用GPUV100(32GB)对ChatGLM模型进行lora微调时，分别在训练和预测时均出现了RuntimeError:expectedscalartypeHalfbutfoundFloat的错误提示，如下图所示：  在经过了亲
u013250861·2024-01-26 11:52

机器学习没那么难，Azure AutoML帮你简单3步实现自动化模型训练

使用这种自动化模型训练可以满足以下业务问题的模型训练：1、分类问题：AutoML可
AI普惠大师·2024-01-26 07:55

用大模型训练实体机器人，谷歌推出机器人代理模型

谷歌DeepMind的研究人员推出了一款，通过视觉语言模型进行场景理解，并使用大语言模型来发出指令控制实体机器人的模型——AutoRTAutoRT可有效地推理自主权和安全性，并扩大实体机器人学习的数据收集规模。在实验中，AutoRT指导超过20个实体机器人执行指令，并通过远程操作和自主机器人策略收集了77,000个真实机器人操作的片段。这充分说明，AutoRT收集的机器人操作数据更加多样化，并且在
richerg85·2024-01-26 06:19
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