Classifier

JSON转Java对象

json-lib：meven：json-lib是需要区分jdk版本的，pom.xml中的配置应加上标签classifier指定jdk版本，如用jdk15（https://blog.csdn.net/jiazimo
三朵耳朵·2019-06-14 15:54

BERT学习笔记：run_classifier.py

BERT源码初探之run_classifier.py本文源码来源于Github上的BERT项目中的run_classifier.py文件。
Dvvvvva·2019-06-11 14:03

BERT学习笔记：run_classifier.py

BERT源码初探之run_classifier.py本文源码来源于Github上的BERT项目中的run_classifier.py文件。
Dvvvvva·2019-06-11 14:03

stream聚合groupingBy的使用

分组的结果是MapT是流中元素的类型K是结果Map的key的类型A是结果value的类型D是结果Map的value的容器结果类型classifier是将流中元素转为结果Map的k
y806839048·2019-06-04 16:00

stream聚合groupingBy的使用

分组的结果是MapT是流中元素的类型K是结果Map的key的类型A是结果value的类型D是结果Map的value的容器结果类型classifier是将流中元素转为结果Map的k
y806839048·2019-06-04 16:00

maven中，dependency 中的 classifier属性

classifier元素用来帮助定义构件输出的一些附属构件。
緈諨の約錠·2019-05-26 18:00

Regularized Evolution for Image Classifier Architecture Search--阅读笔记

论文来源：AAAI2019论文链接：RegularizedEvolutionforImageClassifierArchitectureSearchAbstract这篇论文开发了一种图像分类器AmoebaNet-A，它首次超越了手工设计。为此，我们通过引入年龄属性来修改比赛选择进化算法，以支持年轻的基因型。当AmoebaNet-A具有与人工设计的模型大小一致时，二者精度相当；但当AmoebaNet
liveway6·2019-05-13 21:48

第五章 坐标与依赖

一、什么是Maven坐标Maven定义了一组规则：世界上任何一个构件都可以使用Maven坐标唯一标识，坐标元素包括groupId、artifactId、version、packaging、classifier
JarvisTH·2019-05-10 20:08

[转] Maven 直接下载依赖项 artifact, dependency:get

get-exampleTodownloadanartifactintolocalrepository:Shortform:mvndependency:get-Dartifact=GROUPID:ARTIFACTID:VERSION:PACKAGING:CLASSIFIER-DrepoUrl
Pekkle·2019-04-30 08:00

AndroidStudio项目组件化maven上传gradle-router table注解产生库

applyplugin:'maven'//打包main目录下代码和资源的tasktaskandroidSourcesJar(type:Jar){classifier='sources'fromsourceSets.main.allSource
hd_hunter·2019-04-26 17:50

java8中的partitioningBy和groupingBy说明，以及下游收集器，断点调试记录peek说明

和partitioningBy的区别我们先来看官方源码说明publicstaticCollector>>groupingBy(Functionclassifier){returngroupingBy(classifier
会飞的蜗牛66666·2019-04-22 09:09

[深度应用]·实战掌握PyTorch图片分类简明教程

PyTorch图片分类简明教程个人网站-->http://www.yansongsong.cn/项目GitHub地址-->https://github.com/xiaosongshine/image_classifier_PyTorch
小宋是呢·2019-04-20 10:00

1. pytorch transforms.Normalize中，图像集的像素均值（mean)和标准差（std)怎么计算？

importnumpyasnpimportcv2importrandomimportosimportglob#calculatemeansandstdtrain_txt_path='/home/tupeng/DL/Classifier
Joln_tu·2019-04-18 19:44

一本读懂BERT(实践篇)

Fine-Tuning五、数据读取源码阅读（一）DataProcessor（二）MrpcProcessor六、分词源码阅读（一）FullTokenizer（二）WordpieceTokenizer七、run_classifier.py
忧郁得茄子·2019-04-18 00:00

关于NLP中自然语言的处理---- bert算法的使用心得 （新手）

这里只讲述怎么用bert来处理我们文本分类的问题：具体代码见github:具体的bert模型可以参考github上面的bert以及肖博士的bert服务首先说一下bert里面的run_classifier.py
地主家的小兵将·2019-04-15 21:50

cs231n作业，assignment1-knn详解（注重算法与代码的结合）

作业下载地址建议作业完成顺序k近邻分类：knn.ipynb&k_nearest_neighbor.pysvm线性分类：svm.ipynb&linear_svm.py&linear_classifier.pysoftmax
打酱油QAQ·2019-04-14 19:33

3 SVM CLASSIFIER R包（caret）

SUPPORTVECTORMACHINECLASSIFIERIMPLEMENTATIONINRWITHCARETPACKAGEhttp://dataaspirant.com/2017/01/19/support-vector-machine-classifier-implementation-r-caret-package
陈宇乔·2019-04-06 01:15

Maximum Classifier Discrepancy for Domain Adaptation 代码

代码地址解析语义分割域适应的代码训练模型pythonadapt_trainer.pygtacity--netdrn_d_105adapt_trainer.py文件阅读20-23解析命令行参数，用到:segmentation/argmyparse.py命令行解析选择网络drn_d_105:49行get_models定位到model_util.py；33行参数drn定位到dilated_fcn.pyr
蜉蝣之翼·2019-04-04 10:45

源码解读之Fine-tune

bert官方给了两个任务的fine-tune代码:1.run_classifier.py2.run_squad.py其实就是我们在Bert系列（一）——demo运行里运行的d
芮芮杰·2019-04-03 21:57

文本分类：BERT 实战

（如果选择其他间隔符，需要修改run_classifier.py中_read_tsv方法）。2.修改run_classifier.py(1)添加处理数据的类，classM
姬香·2019-03-30 16:59

bert运行报错： AttributeError: module 'tensorflow.contrib.tpu' has no attribute 'InputPipelineConfig'

bert的例子在GPU上执行时报错：BERT-Classification-Tutorial→master$shrun_classifier.sh/opt/miniconda3/lib/python3.6
kvnew·2019-03-17 20:05

Darknet训练CIFAR分类器

原文出处:https://blog.xugaoxiang.com/ai/darknet-cifar-classifier.html软硬件环境Intel®Xeon®CPUE5-1607v4@3.10GHzGTX1070Ti32Gubuntu18.0464bitanacondawithpython3.6darknetgitversioncuda8.0opencv3.1.0CIFAR
xugaoxiang.com·2019-03-14 14:59

音频的情感分类

大致思路为在原始音频中选区200000个点来表示该音频，然后通过三层一维CNN，最后通过classifier来获取分类结果（虽然最后结果不是很好，但是因素有很多，包括数据集质量等等，而且对面提供的测试集只有
Mr_wuliboy·2019-03-12 21:15

如何在IDEA中通过gradle导入json依赖

解决分析了一下发现少了classifier这一项net.sf.json-libjson-lib2.4jdk15添加之后就可以了，语句如下：
月塘路·2019-03-10 17:01

HOG + SVM 做目标检测、车辆检测

所属知识点：ComputerVision：FeatureExtraction；Classifier；ObjectDetection微信公众号：“RoboticsCV”（微信号：ModernRobotics
ViolinLeeChan·2019-03-08 13:07

基于Pytorch的MLP模块实现

具体实现为将原先线性分类模块：self.classifier=nn.Linear(config.hidden_size,num_labels)替换为：self.classifier=MLP(config.hidden_size
黄鑫huangxin·2019-03-04 12:06

记录Pytorch中遇到的问题

突然发现之前遇到的问题是容易反复遇到的，那就随手做一个整理吧~1.在feature层到classifier层中，若出现如下错误：则需要改变FC层的入口参数，如此图中可以改为：x=x.view(out.size
追风的Zoom·2019-03-01 15:35

条件随机场conditional random field

/,原作者是MIT的大神,加入了一些我自己的理解.问题由来给你某人一天内一系列生活照片,让你为每一张照片添加label(比如唱歌,跳舞,吃饭...),你要怎么做.一种方式是忽略照片的顺序性,训练出一个classifier
core!·2019-02-13 16:00

maven 引入json-lib包注意事项

json-lib有两个版本的SDK，所以在引入jar包的时候需要通过classifier指定哪个版本。
dcchencsdn·2019-01-24 17:19

[CVPR 2018]Maximum Classifier Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation

背景现有的对抗域适应方法中存在两个问题：1.域分类器只用于判别特征是属于源域还是目标域，并没有考虑到类别间的决策边界（没有利用到与类别相关的信息）。2.这些方法旨在于不同域之间的特征分布完全匹配，而由于每个域的特性不同，要实现特征分布的完全匹配比较困难。如下图左边部分所示，现有的一些对抗域适应方法希望于源域和目标域之间的数据分布“重合”，再使用源域上的分类器对目标域分类，而由于域的特性可能不同，尽
LiGuang923·2019-01-19 22:48

[CVPR 2018]Maximum Classifier Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation

背景现有的对抗域适应方法中存在两个问题：1.域分类器只用于判别特征是属于源域还是目标域，并没有考虑到类别间的决策边界（没有利用到与类别相关的信息）。2.这些方法旨在于不同域之间的特征分布完全匹配，而由于每个域的特性不同，要实现特征分布的完全匹配比较困难。如下图左边部分所示，现有的一些对抗域适应方法希望于源域和目标域之间的数据分布“重合”，再使用源域上的分类器对目标域分类，而由于域的特性可能不同，尽
LiGuang923·2019-01-19 22:48

机器学习中常见分类器的应用场景

主要针对分类器(Classifier)。写给懒得看的人：没有最好的分类器，只
Steven Laura·2019-01-16 21:30

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayesian Classifier）

基于对周志华教授所著的《机器学习》的“第7章贝叶斯分类器”部分内容的学习笔记.先验概率与后验概率先验概率（摘自维基百科）：在贝叶斯统计推断论中，一个未确定数目的先验概率分布（一般简称为先验）是一种表达了某人对于该数目的信仰的一种概率分布，这种信仰是没有考虑到一些（当前的）证据的。解释：通俗来说，对于某一个概率事件，我们都会有基于自己已有的知识，对于这个概率事件会分别以什么概率出现各种结果会有一个预
coco_1998_2·2019-01-14 12:16

辅助分类器的条件图像合成AC-GAN（Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs）

原文链接：ConditionalImageSynthesiswithAuxiliaryClassifierGANs文章贡献：1.在D的输出部分添加一个辅助的分类器来提高条件GAN的性能2.提出InceptionAccuracy这种新的用于评判图像合成模型的标准3.引进MS-SSIM用于判断模型生成图片的多样性本文工作与前人不同之处（图片来自互联网，当前版本论文无此图片）：ConditionalGA
天宇skyblue·2019-01-04 10:25

BERT简单使用

如果在自己的代码中添加bert作为底层特征，需要官方例子run_classifier.py的那么多代码吗？
立刻有·2019-01-03 23:37

统计学习笔记：分类、标注、回归问题的定义与区别

监督学习从数据中学习一个分类决策函数或分类模型，称为分类器（classifier
Charles5101·2018-12-26 22:53

Bert系列（四）——源码解读之Fine-tune

bert官方给了两个任务的fine-tune代码:1.run_classifier.py2.run_squad.py其实就是我们在Bert系列（一）——demo运行里运行的d
西溪雷神·2018-12-26 18:41

BERT简介及中文分类

文章目录BERT是什么BERT调优句子（对）分类任务分类器预测中文分类实践下载中文预训练模型修改run_classifier.py训练预测扩展阅读介绍来自bert的github资料翻译，水平有限BERT
猫咪爱柠檬·2018-12-21 16:42

数据分析---常见分类算法

监督学习从数据中学习一个分类决策函数或分类模型，称为分类器（classifier）。分类器对新的输入进行输出的预测，这个过程称为分类。
s0i1·2018-12-20 22:28

android 发布aar到私有仓库

在项目根目录下新建upload.gradle文件：applyplugin:'maven'afterEvaluate{module->//将源码打包发布taskandroidSourcesJar(type:Jar){classifier
czins·2018-12-20 18:47

使用Bert模型的run_classifier进行Fine-Tuning

废话不多说直接说怎么做首先我们需要下载中文模型文件，直接给出链接下载即可https://pan.baidu.com/s/1-c068UOgfhrMyIIhR5fHXg，提取码是:2z2r，解压完成后会出现五个文件，其中一个词汇表文件vocab.txt，还有三个Berttensorflow的模型文件，这里就不一一列举了，还有一个参数设置文件bert_config.json。接下来再去github上d
liu_sir_·2018-12-20 13:39

java提取文章摘要内容

所用jar包Classifier4j，下载地址：https://download.csdn.net/download/dreamzuora/10853888/****/packagetest;importnet.sf.classifier4J.summariser.SimpleSummariser
just want to know·2018-12-16 02:53

《Incremental Classifier Learning with Generative Adversarial Networks》 阅读笔记

原文链接：IncrementalClassifierLearningwithGenerativeAdversarialNetworks原文开源代码链接：http://www.github.com/srebuffi/iCaRL（基于TensorFlow和Theano+Lasagne的）本文主要是解决增量学习中灾难性遗忘的问题，文中指出灾难性遗忘主要是因为过去的数据在训练时得不到。通常的方法是先保留一
Chris_zhangrx·2018-12-06 13:05

《Incremental Classifier Learning with Generative Adversarial Networks》 阅读笔记

原文链接：IncrementalClassifierLearningwithGenerativeAdversarialNetworks原文开源代码链接：http://www.github.com/srebuffi/iCaRL（基于TensorFlow和Theano+Lasagne的）本文主要是解决增量学习中灾难性遗忘的问题，文中指出灾难性遗忘主要是因为过去的数据在训练时得不到。通常的方法是先保留一
Chris_zhangrx·2018-12-06 13:05

《Revisiting Distillation and Incremental Classifier Learning》 论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/1807.02802本文主要就是对于iCaRL这篇论文的再研究，设置了一些研究型实验推翻了之前iCaRL论文中的一些说法，最终得出结论，iCaRL之所以行之有效的主要原因是使用了知识蒸馏（Knowledgediatillation）。并对于知识蒸馏存在的分类器偏差（biasinclassifiers）问题，提出了动态阈值移动（dynamicth
Chris_zhangrx·2018-12-05 19:27

《Revisiting Distillation and Incremental Classifier Learning》 论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/1807.02802本文主要就是对于iCaRL这篇论文的再研究，设置了一些研究型实验推翻了之前iCaRL论文中的一些说法，最终得出结论，iCaRL之所以行之有效的主要原因是使用了知识蒸馏（Knowledgediatillation）。并对于知识蒸馏存在的分类器偏差（biasinclassifiers）问题，提出了动态阈值移动（dynamicth
Chris_zhangrx·2018-12-05 19:27

《iCaRL: Incremental classifier and Representation Learning》 阅读笔记

论文原文链接：https://arxiv.org/abs/1611.077251.引言自然界的视觉系统天生就是可增量的：新的视觉信息在保留已学习到的知识的情况下不断被学习到。例如，一个小孩子可以去动物园学习到很多新的动物种类，而不会因此忘记他家里的宠物种类。相反，很多人工目标识别系统都只能用想要识别的所有分类一次性训练得到。最起码，一个视觉分类系统应该要具有增量学习新类的能力，也称这种能力叫类增量
Chris_zhangrx·2018-12-05 15:30

《iCaRL: Incremental classifier and Representation Learning》 阅读笔记

论文原文链接：https://arxiv.org/abs/1611.077251.引言自然界的视觉系统天生就是可增量的：新的视觉信息在保留已学习到的知识的情况下不断被学习到。例如，一个小孩子可以去动物园学习到很多新的动物种类，而不会因此忘记他家里的宠物种类。相反，很多人工目标识别系统都只能用想要识别的所有分类一次性训练得到。最起码，一个视觉分类系统应该要具有增量学习新类的能力，也称这种能力叫类增量
Chris_zhangrx·2018-12-05 15:30

神经网络学习引入-邻近算法Nearest Neighbor Classifier

邻近算法这个分类算法与卷积神经网络无关，并且在实际应用中的使用也并不是特别广泛，但是通过对这个算法的学习，我们能够对图片分类问题有一个大致的解决思路。L1距离与L2距离给定的两个图片，将它们表现成两个矢量I1、I2，一个最容易理解、最容易被接受的对比它们的方法是L1距离。d1(I1,I2)=∑p∣I1p−I2p∣d_{1}(I_{1},I_{2})=\sum_{p}|I_{1}^{p}-I_{2}
AG9GgG·2018-11-25 17:25

朴素贝叶斯进行新闻主题分类，有代码和数据，可以跑通

folder_path='/Users/apple/Documents/七月在线/NLP/第2课/Lecture_2/Naive-Bayes-Text-Classifier/Database/SogouC
湾区人工智能·2018-11-24 18:04
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