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流体力学深度学习建模技术研究进展
,以高雷诺数翼型绕流的S-A湍流模型计算结果为训练数据,重构出涡黏系数与平流动变量之间的映射关系。模型对于亚音速翼型附着流动,实现了与原始SA...
百度飞桨第二课--数据获取与处理(以CV任务为主)
standardlization     一 中心化 = 去值 mean normallization       一 将各个维度中心化到0       一 目的是加快...
NLP界的 MVP 再次夺冠
ERNIE 就曾以9个任务平得分首次突破90大关的好成绩,刷新 GLUE 榜单历史夺得榜首。此次百度文心 ERNIE 再度登顶,主要源于文心...
NLP打卡营开课啦!NLP天团带你横扫主流技术!
开发者的《基于深度学习的⾃然语⾔处理》打卡营课程。 本课程以实⽤为原则,覆盖了预训练、词法分析、信息抽取等基础知识,以及情感分析、问答、翻译、对话...
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课程报名 | 首席AI架构师养成计划第二季开启
  所有企业在职开发者可点击链接填写报名表单,组委会将在7月底联系您进入后续的技术选拔环节,请保持电话畅通。如有企业CEO、黄埔一期学员推荐...
【8.19升级】结构化知识问答、智能翻译上线啦
优化策略,既确保了多轮对话效果不受影响,也让每轮响应平时长趋于300ms上下。     未来!我们将继续为开发者打造 好用且高效的工具,不断降低开发者定制对话系统的成本、门槛,提高效率。  ...
PaddlePaddle深度学习框架之初体验
个实践项目一一体会深度学习三部曲:建立模型、损失函数、参数学习。在实践老师的指导以及自己的摸索下,3个实践项目能成功运行。通过调参,切实...
百度飞桨-深度学习7日入门CV疫情特辑-感想感悟
实践照顾的很好;第三天讲解卷积神经网络,用来做车牌的号码识别;第四天口罩分类,第五天paddlehub体验,第六天paddleslim模型...
神经网络训练过程的超参数调节
自定义损失函数。常用的优化器有 RMSprop、随机梯度下降和 Adam。分类任务常用的损失函数是类别交叉熵。回归任务为...
关于我最近写了些项目求Fork的事情~ [十进制到二进制]
项目可一键运行。 1 『网盘赛』基于自定义训练模板的文档阴影消除 ---https://aistudio.baidu.com...
【有奖】飞桨开发者论坛技术达人征集令
未解决的问题可回答,一旦被提问者设置设为“解决方案”,加分更多,判断问题是否被解决的依据是看帖子下方是否有如下红色方向选定的区域。   ①小白...
knn算法的原理和步骤
任务,取前k个样本中类别最多的那张;回归任务,取前k个样本的平值作为输出结果。 2、KNN算法三要素KNN算法的三要素是,k值的选择,距离...
UNIT平台内置的交互式学习能力大揭秘
澄清、纠正、干预、重复、打断等,因此我们引入了交互式学习的概念。在对话中,除了通过多轮交互的方式,实现任务信息的补充(槽位填充)外,还需要实现...
十大人工智能实验室“安家”中关村
、数据挖掘、语音识别、计算机图形学、增强现实和信息安全。 这家初创企业表示,研究的一个关键优势是,它从自己的应用程序中收集了大量数据,这些数据...
UNIT搭建企业智能对话系统的应用介绍
,系统会根据用户表达的信息进行分析,分析后给对应的回复。 在这个过程中“语义解析”部分是最重要的,原因是:系统要“懂”用户说的是什么,并且...
产学合作协同育人项目-百度公司项目申请指南
创业训练项目的团队成员有机会参与。 (4)百度之星开发者大赛:将于5月份启动,至8月份全国总决赛。大赛面向校园及社会开发者,围绕百度理解...
卷积神经网络表征可视化研究综述(4)
类别区分性, 能够用来确定与特定输出类别相关联的图像区域, 可在视觉问答模型中帮助定位与问题最相关的图像区域. LRP方法在制定反向传播规则时...
【提升篇】UNIT2.0--火车票场景实例教程
我们还要看看 业务场景下的对话都是什么类型的?任务型的对话 都有明确的目标,这个目标其实就是用户的意图,同时也会有一些关键信息需要参数化...
PaddlePaddle搭建工业级ICNET应用
它们的尺寸。这样,每个金字塔等级分析具有不同位置的图像的子区域。金字塔等级的输出被上采样并连接到初始特征图以最终包含局部和全局的上下文信息...
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