- 语音和语音识别介绍 注意事项本案例推荐使用AI引擎：TensorFlow-1.8本案例最低硬件规格要求：2 vCPU + 4 GiB切换硬件规格方法：如需切换硬件规格，您可以在本页面右边的工作区进行切换运行代码方法：点击本页面顶部菜单栏的三角形运行按钮或按Ctrl+Enter键 运行每个方块中的代码JupyterLab的详细用法：请参考《ModelAtrs JupyterLab使用指导》K... 语音和语音识别介绍 注意事项本案例推荐使用AI引擎：TensorFlow-1.8本案例最低硬件规格要求：2 vCPU + 4 GiB切换硬件规格方法：如需切换硬件规格，您可以在本页面右边的工作区进行切换运行代码方法：点击本页面顶部菜单栏的三角形运行按钮或按Ctrl+Enter键 运行每个方块中的代码JupyterLab的详细用法：请参考《ModelAtrs JupyterLab使用指导》K...
- 本项目讲了论文节点分类任务和新冠疫苗任务，并在论文节点分类任务中对代码进行详细讲解。PGL八九系列的项目耦合性比较大，也花了挺久时间研究希望对大家有帮助。 本项目讲了论文节点分类任务和新冠疫苗任务，并在论文节点分类任务中对代码进行详细讲解。PGL八九系列的项目耦合性比较大，也花了挺久时间研究希望对大家有帮助。
- 通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和其邻居节点的文本信息，达到更好的交互效果。 通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和其邻居节点的文本信息，达到更好的交互效果。
- 本次项目讲解了图神经网络的原理并对GCN、GAT实现方式进行讲解，最后基于PGL实现了两个算法在数据集Cora、Pubmed、Citeseer的表现，在引文网络基准测试中达到了与论文同等水平的指标。 本次项目讲解了图神经网络的原理并对GCN、GAT实现方式进行讲解，最后基于PGL实现了两个算法在数据集Cora、Pubmed、Citeseer的表现，在引文网络基准测试中达到了与论文同等水平的指标。
- 使用摄像头进行钢筋盘点 案例内容介绍中国的各施工工地每年都要使用大量的钢筋，一车钢筋运到工地现场需要工作人员进行盘点，通常的做法是靠人工一根根数的方式，非常耗时费力。为了提高钢筋盘点效率，业界提出了对钢筋图片进行拍照，然后使用AI算法检测图片中的钢筋条数，实践证明，该方案不仅准确率高，而且可以极大提高效率。本案例基于目标检测的方法，使用250张已经人工标注好的图片进行AI模型的训练，训练2... 使用摄像头进行钢筋盘点 案例内容介绍中国的各施工工地每年都要使用大量的钢筋，一车钢筋运到工地现场需要工作人员进行盘点，通常的做法是靠人工一根根数的方式，非常耗时费力。为了提高钢筋盘点效率，业界提出了对钢筋图片进行拍照，然后使用AI算法检测图片中的钢筋条数，实践证明，该方案不仅准确率高，而且可以极大提高效率。本案例基于目标检测的方法，使用250张已经人工标注好的图片进行AI模型的训练，训练2...
- 物体检测-Faster R-CNN物体检测是计算机视觉中的一个重要的研究领域，在人流检测，行人跟踪，自动驾驶，医学影像等领域有着广泛的应用。不同于简单的图像分类，物体检测旨在对图像中的目标进行精确识别，包括物体的位置和分类，因此能够应用于更多高层视觉处理的场景。例如在自动驾驶领域，需要辨识摄像头拍摄的图像中的车辆、行人、交通指示牌及其位置，以便进一步根据这些数据决定驾驶策略。上一期学习案例... 物体检测-Faster R-CNN物体检测是计算机视觉中的一个重要的研究领域，在人流检测，行人跟踪，自动驾驶，医学影像等领域有着广泛的应用。不同于简单的图像分类，物体检测旨在对图像中的目标进行精确识别，包括物体的位置和分类，因此能够应用于更多高层视觉处理的场景。例如在自动驾驶领域，需要辨识摄像头拍摄的图像中的车辆、行人、交通指示牌及其位置，以便进一步根据这些数据决定驾驶策略。上一期学习案例...
- 现在已经覆盖了图的介绍，图的主要类型，不同的图算法，在Python中使用Networkx来实现它们，以及用于节点标记，链接预测和图嵌入的图学习技术，最后讲了GNN分类应用以及未来发展方向！ 现在已经覆盖了图的介绍，图的主要类型，不同的图算法，在Python中使用Networkx来实现它们，以及用于节点标记，链接预测和图嵌入的图学习技术，最后讲了GNN分类应用以及未来发展方向！
- 这篇文章提出了动态记忆生成对抗网络（DM-GAN）来生成高质量的图像。该方法可以在初始图像生成不好时，引入动态存储模块来细化模糊图像内容，从而能够从文本描述中更加准确地生成图像。 文章被2019年CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）会议收录。 这篇文章提出了动态记忆生成对抗网络（DM-GAN）来生成高质量的图像。该方法可以在初始图像生成不好时，引入动态存储模块来细化模糊图像内容，从而能够从文本描述中更加准确地生成图像。 文章被2019年CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）会议收录。
- 这是一篇用GAN做文本生成图像（Text to Image、T2I）的论文，文章在2016年由Reed等人发布，被ICML会议录取。可以说是用GAN做文本生成图像的开山之作。 这是一篇用GAN做文本生成图像（Text to Image、T2I）的论文，文章在2016年由Reed等人发布，被ICML会议录取。可以说是用GAN做文本生成图像的开山之作。
- 基于GAN的文本生成图像，最早在2016年由Reed等人提出，最开始是Conditional GANs的扩展，仅在受限的数据集取得成果，小图像分辨率64*64。本系列是根据2021年的一篇论文《Adversarial Text-to-Image Synthesis: A Review》理解所写，主要在于总结和归纳基于GAN的“文本生成图像”（text to image）方向的研究情况 基于GAN的文本生成图像，最早在2016年由Reed等人提出，最开始是Conditional GANs的扩展，仅在受限的数据集取得成果，小图像分辨率64*64。本系列是根据2021年的一篇论文《Adversarial Text-to-Image Synthesis: A Review》理解所写，主要在于总结和归纳基于GAN的“文本生成图像”（text to image）方向的研究情况
- TransGAN是UT-Austin、加州大学、 IBM研究院的华人博士生构建了一个只使用纯 transformer 架构、完全没有卷积的 GAN，并将其命名为 TransGAN。该论文已被NeruIPS（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，计算机人工智能领域A类会议）录用，文章发表于2021年12... TransGAN是UT-Austin、加州大学、 IBM研究院的华人博士生构建了一个只使用纯 transformer 架构、完全没有卷积的 GAN，并将其命名为 TransGAN。该论文已被NeruIPS（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，计算机人工智能领域A类会议）录用，文章发表于2021年12...
- @TOC 全连接神经网络 全连接网络原理简述我们举一个例子，假设房子的价格为y，那么他的地点x1与面积x2都与体制有关我们设定公式：y=x1w1∗x2w2y = x_1w_1*x_2w_2y=x1w1∗x2w2假设我们让这个模型训练了n轮，得到了最优解，权重系数w1w_1w1=0.3,w2=0.7w_2=0.7w2=0.7，我们就可以相对的认为地点与面积对房价的影响程度不同。而在... @TOC 全连接神经网络 全连接网络原理简述我们举一个例子，假设房子的价格为y，那么他的地点x1与面积x2都与体制有关我们设定公式：y=x1w1∗x2w2y = x_1w_1*x_2w_2y=x1w1∗x2w2假设我们让这个模型训练了n轮，得到了最优解，权重系数w1w_1w1=0.3,w2=0.7w_2=0.7w2=0.7，我们就可以相对的认为地点与面积对房价的影响程度不同。而在...
- 《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。前一篇介绍了两个作者溯源的工作，从二进制代码和源代码两方面实现作者去匿名化或识别。这篇文章主要介绍六个非常具有代表性的向量表征算法，它们有特征词向量表示、文档向量表示、图向量表示，以及两个安全领域二进制和日志的向量表征。通过类似的梳理，让读者看看这些大佬是如何创新及应用到新领域的，希望能帮助到大家。 《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。前一篇介绍了两个作者溯源的工作，从二进制代码和源代码两方面实现作者去匿名化或识别。这篇文章主要介绍六个非常具有代表性的向量表征算法，它们有特征词向量表示、文档向量表示、图向量表示，以及两个安全领域二进制和日志的向量表征。通过类似的梳理，让读者看看这些大佬是如何创新及应用到新领域的，希望能帮助到大家。
- 将现实世界场景的照片转换为动漫风格图像的方法，这是计算机视觉和艺术风格转换中一项有意义且具有挑战性的任务，而本文中我们介绍的 AnimeGAN 就是 GitHub 上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具，可以实现快速的动画风格迁移。该工具是基于神经风格迁移和生成对抗网络 (GAN) 技术打造的，相比于传统的神经网络模型，GAN 是一种全新的非监督式的架构。 将现实世界场景的照片转换为动漫风格图像的方法，这是计算机视觉和艺术风格转换中一项有意义且具有挑战性的任务，而本文中我们介绍的 AnimeGAN 就是 GitHub 上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具，可以实现快速的动画风格迁移。该工具是基于神经风格迁移和生成对抗网络 (GAN) 技术打造的，相比于传统的神经网络模型，GAN 是一种全新的非监督式的架构。
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