- @TOC最近论文在写关于极限学习机ELM的相关内容，在机器学习中有很重要的一点就是评级指标，这是判断你的算法性能很重要的、很有必要的一个评判标准，下面我们就一起来看看有哪些评价指标吧！~ 背景机器学习中，一般是对输出值，具体也就是对预测值 Y^\hat YY^ 和真实值 YYY 进行评价，利用以下的评价指标来表现预测和真实之间的差距，误差越小说明效果越好，性能越好！~这里我们假设：Y^={y... @TOC最近论文在写关于极限学习机ELM的相关内容，在机器学习中有很重要的一点就是评级指标，这是判断你的算法性能很重要的、很有必要的一个评判标准，下面我们就一起来看看有哪些评价指标吧！~ 背景机器学习中，一般是对输出值，具体也就是对预测值 Y^\hat YY^ 和真实值 YYY 进行评价，利用以下的评价指标来表现预测和真实之间的差距，误差越小说明效果越好，性能越好！~这里我们假设：Y^={y...
- Espnet介绍ESPNet中使用了ATT+CTC的架构，其可分为两大部分：1、Shared encoder（共享编码器）：包括了VGG卷积网络和BLSTM（双向长短时记忆网络）层，来完成语音到向量的转化。2、Joint Decoder（联合解码器）：联合解码器实现向量到最终文本结果的输出；联合解码器包括CTC（负责标签和序列的自动对齐）、Attention（为不同序列赋予不同权重）和RNN... Espnet介绍ESPNet中使用了ATT+CTC的架构，其可分为两大部分：1、Shared encoder（共享编码器）：包括了VGG卷积网络和BLSTM（双向长短时记忆网络）层，来完成语音到向量的转化。2、Joint Decoder（联合解码器）：联合解码器实现向量到最终文本结果的输出；联合解码器包括CTC（负责标签和序列的自动对齐）、Attention（为不同序列赋予不同权重）和RNN...
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- 1、CenterNet2 介绍论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.07461 GitHub地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet2CenterNet的原作者提出了一个概率性的两阶段检测器， 这种解释激发了强大的第一阶段的使用，该阶段学习估计对象可能性而不是最大化召回。 然后将这些可能性与来自第二阶段的分类分数相结合，... 1、CenterNet2 介绍论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.07461 GitHub地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet2CenterNet的原作者提出了一个概率性的两阶段检测器， 这种解释激发了强大的第一阶段的使用，该阶段学习估计对象可能性而不是最大化召回。 然后将这些可能性与来自第二阶段的分类分数相结合，...
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刘俊杰-华为云仓颉语言专家/李炎-华为云码道技术专家/王智鹏-OpenCangjie开源社区发起人
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