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已找到以下 10000 條記錄

  • 熵函數(shù)數(shù)字人

    文本識(shí)別 圖像識(shí)別

    域，以提高直播的互動(dòng)性、個(gè)性化和商業(yè)價(jià)值。在這樣的背景下，我們推出了熵函數(shù)數(shù)字人——一款由大模型驅(qū)動(dòng)、具備高度自治能力的智能體數(shù)字人產(chǎn)品。   熵函數(shù)數(shù)字人通過集成最新的 AI 技術(shù)，包括但不限于自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析，能夠觀察和理解周圍環(huán)境，進(jìn)行深層次的數(shù)據(jù)分析，并精

    商家: 熵函數(shù)（深圳）科技有限公司 交付方式: 人工服務(wù)
    ￥60000.0

    域，以提高直播的互動(dòng)性、個(gè)性化和商業(yè)價(jià)值。在這樣的背景下，我們推出了熵函數(shù)數(shù)字人——一款由大模型驅(qū)動(dòng)、具備高度自治能力的智能體數(shù)字人產(chǎn)品。   熵函數(shù)數(shù)字人通過集成最新的 AI 技術(shù)，包括但不限于自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析，能夠觀察和理解周圍環(huán)境，進(jìn)行深層次的數(shù)據(jù)分析，并精

    文本識(shí)別 圖像識(shí)別
    ￥60000.0

  • 如何理解深度學(xué)習(xí)中損失函數(shù)的作用呢？

    段時(shí)間的AI理論基礎(chǔ)之后，發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)跟人是不一樣的，一句話來說，深度學(xué)習(xí)就是擬合數(shù)據(jù)的過程，給定數(shù)據(jù)、標(biāo)簽和損失函數(shù)（有時(shí)也稱目標(biāo)函數(shù)），然后根據(jù)損失值loss來進(jìn)行隨機(jī)批梯度下降，這樣模型就慢慢變好了。從這里可以看出損失函數(shù)是核心，給數(shù)據(jù)集打標(biāo)簽是為了計(jì)算損失函數(shù)，

    作者： 天橋調(diào)參師
    發(fā)表時(shí)間： 2020-09-21 13:22:24
    5807
    15

  • 損失函數(shù)問題

    【功能模塊】【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、mindspore中有和pytoch功能一模一樣的binary_cross_entropy_with_logits的loss函數(shù)嗎2、【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）

    作者： gaoyiao
    發(fā)表時(shí)間： 2021-04-08 09:03:12
    1337
    6

  • 【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】損失函數(shù)

    損失函數(shù)　　損失函數(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)里最基礎(chǔ)也是最為關(guān)鍵的一個(gè)要素，通過對(duì)損失函數(shù)的定義、優(yōu)化，就可以衍生到我們現(xiàn)在常用的機(jī)器學(xué)習(xí)等算法中。1.損失函數(shù)　　損失函數(shù)（loss function）是用來估量擬模型的預(yù)測(cè)值f(x)與真實(shí)值Y的不一致程度，它是一個(gè)非負(fù)實(shí)值函數(shù),損失函數(shù)的作用是衡量模型預(yù)測(cè)的好壞。通常使用L(Y

    作者： Micker
    發(fā)表時(shí)間： 2020-06-23 13:13:40
    1876
    5

  • 損失函數(shù)

    誤差所造成的后果，這就是“函數(shù)”的含義。這是單個(gè)樣本點(diǎn)的損失函數(shù)，整個(gè)模型的損失函數(shù)就是將所有的樣本點(diǎn)的損失加起來，得到一個(gè)總的損失，再除以樣本點(diǎn)的個(gè)數(shù)，得到一個(gè)平均損失。損失函數(shù)有什么用？模型在訓(xùn)練的時(shí)候，每訓(xùn)練一次就需要計(jì)算一次當(dāng)前模型的損失。得到了當(dāng)前模型的損失之后就可以將

    作者： Nikolas
    發(fā)表時(shí)間： 2020-10-30 10:44:49
    2283
    0

  • 常見損失函數(shù)總結(jié)

    損失函數(shù)是模型中預(yù)測(cè)值與真實(shí)值不一樣的程度。通常，我們把單個(gè)樣本真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的不一樣程度稱為損失函數(shù)L(Y,f(X))，而訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的整體損失稱為代價(jià)函數(shù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的平均損失稱為經(jīng)驗(yàn)損失（可參見學(xué)習(xí)筆記|機(jī)器學(xué)習(xí)的三要素）。損失函數(shù)可以有很多不同的設(shè)計(jì)，比較常見的有0-1損失

    作者： darkpard
    發(fā)表時(shí)間： 2022-04-03 01:49:56
    540
    0

  • 關(guān)于GAN損失函數(shù)的問題

    GAN 的標(biāo)準(zhǔn)損失函數(shù)基于交叉熵，但存在梯度消失的問題。為何標(biāo)準(zhǔn) GAN 的損失函數(shù)容易導(dǎo)致梯度消失？WGAN 和 WGAN-GP 如何改進(jìn)了這一問題？

    作者： 檸檬味擁抱
    發(fā)表時(shí)間： 2024-11-23 08:35:53
    274
    7

  • YOLO損失函數(shù)相關(guān)問題

    YOLO所使用的損失函數(shù)是什么？

    作者： Molisi
    發(fā)表時(shí)間： 2020-10-22 12:40:47
    1274
    4

  • ?語(yǔ)義分割損失函數(shù)?

    這里面有幾個(gè)損失函數(shù)： GitHub - MichaelFan01/STDC-Seg: Source Code of our CVPR2021 paper "Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation" 損失函數(shù)代碼： 

    作者： 風(fēng)吹稻花香
    發(fā)表時(shí)間： 2021-11-11 16:35:47
    644
    0

  • 函數(shù)存儲(chǔ)選型 - 函數(shù)工作流 FunctionGraph

    函數(shù)存儲(chǔ)選型 本文介紹函數(shù)工作流支持的存儲(chǔ)類型的適用場(chǎng)景及差異，供您進(jìn)行函數(shù)存儲(chǔ)選型。 函數(shù)存儲(chǔ)選型分析 為了滿足業(yè)務(wù)存儲(chǔ)和訪問文件的訴求，函數(shù)工作流提供豐富的存儲(chǔ)類型，包括彈性云服務(wù)器ECS、高性能彈性文件服務(wù)SFS Turbo、對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS、臨時(shí)存儲(chǔ)和函數(shù)依賴包。具體的存儲(chǔ)選型對(duì)比分析請(qǐng)參考表1。

  • 【轉(zhuǎn)載】梯度下降與損失函數(shù)

    作者： andyleung
    發(fā)表時(shí)間： 2020-08-25 02:51:39.0
    827
    2

  • keras內(nèi)置的損失函數(shù)

    Recall）：用于分類問題，計(jì)算預(yù)測(cè)為正例的樣本中實(shí)際為正例的比例。對(duì)數(shù)損失（Log Loss）：計(jì)算預(yù)測(cè)概率與真實(shí)標(biāo)簽之間的對(duì)數(shù)損失。Hinge損失：用于支持向量機(jī)（SVM）等分類問題，計(jì)算樣本到超平面的距離。除了以上內(nèi)置的損失函數(shù)，Keras還支持自定義損失函數(shù)，可以根據(jù)自己的需求編寫損失函數(shù)并應(yīng)用到神經(jīng)

    作者： 林欣
    發(fā)表時(shí)間： 2024-01-31 03:23:13
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    3

  • 函數(shù)類型選型 - 函數(shù)工作流 FunctionGraph

    函數(shù)類型選型 本文介紹函數(shù)工作流支持的函數(shù)類型的適用場(chǎng)景及差異，供您進(jìn)行函數(shù)類型選型。 函數(shù)選型建議 為滿足不同場(chǎng)景下的用戶需求，函數(shù)工作流支持通過在線編寫代碼、上傳代碼文件或者使用容器鏡像，創(chuàng)建事件函數(shù)和HTTP函數(shù)，且支持使用GPU計(jì)算資源。 在使用函數(shù)工作流時(shí)，可以根據(jù)業(yè)務(wù)

  • 交叉熵損失函數(shù)，和它的優(yōu)點(diǎn)

    交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)常用損失函數(shù)之一，多用于二分類或者多分類問題中。和其他損失函數(shù)一樣，交叉熵損失函數(shù)可以用來衡量模型對(duì)樣本的擬合程度。 如果模型產(chǎn)生的預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)結(jié)果比較接近，則使用交叉熵損失函數(shù)計(jì)算出的損失值會(huì)比較??；反之，如

    作者： 黃生
    發(fā)表時(shí)間： 2023-03-13 03:02:44
    228
    5

  • 目標(biāo)檢測(cè)回歸損失函數(shù)總結(jié)（5）

    loss沒有包含長(zhǎng)寬比因素的不足【分析】CIoU的懲罰項(xiàng)是在DIoU的懲罰項(xiàng)基礎(chǔ)上加了一個(gè)影響因子。CIoU Loss定義為：其中  ，用于做trade-off的參數(shù)【實(shí)驗(yàn)】上表中左邊是用5種不同Boudning Box Regression Loss Function的對(duì)比，右邊是以IoU和GIo

    作者： @Wu
    發(fā)表時(shí)間： 2021-12-30 01:26:37.0
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  • 擴(kuò)散模型的損失函數(shù)是什么？為什么選擇L2損失？

    擴(kuò)散模型的損失函數(shù)是什么？為什么選擇L2損失？

    作者： 檸檬味擁抱
    發(fā)表時(shí)間： 2025-05-20 14:25:21
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    6

  • FunctionGraph的函數(shù)如何讀寫上傳的文件？ - 函數(shù)工作流 FunctionGraph

    FunctionGraph的函數(shù)如何讀寫上傳的文件？ 函數(shù)工作目錄權(quán)限說明 函數(shù)可以讀取代碼目錄下的文件，函數(shù)工作目錄在入口文件的上一級(jí)，例如用戶上傳了文件夾backend，需要讀取與入口文件同級(jí)目錄的文件test.conf，可以用相對(duì)路徑“code/backend/test.c

  • 創(chuàng)建函數(shù) - 數(shù)據(jù)湖探索 DLI

    生效機(jī)制 操作影響 場(chǎng)景一 修改了原有程序包類的實(shí)現(xiàn)邏輯，重新創(chuàng)建的函數(shù)指定的JAR包名和類名保持和原有一致。 在Spark SQL隊(duì)列下已創(chuàng)建自定義函數(shù)F1，指定類名C1，Jar包名J1。 后續(xù)對(duì)J1包中函數(shù)實(shí)現(xiàn)做了邏輯修改，重新執(zhí)行創(chuàng)建函數(shù)F2，指定類名C1，Jar包名J1。 說明：

  • JS函數(shù)作用域

    初期：函數(shù)可以大概理解方法           函數(shù)== 方法函數(shù)作用域：調(diào)用函數(shù)時(shí)創(chuàng)建函數(shù)作用域，函數(shù)執(zhí)行完成后函數(shù)作用域自動(dòng)銷毀。沒調(diào)用一次函數(shù)就會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的函數(shù)作用域，他們直接是相互獨(dú)立得。在全局作用域無法訪問到函數(shù)作用域，但是在函數(shù)作用域可以訪問到全局作用域。直接上代碼：<script>

    作者： 窗臺(tái)
    發(fā)表時(shí)間： 2021-05-31 15:26:52
    526
    1

  • 創(chuàng)建函數(shù)流 - 函數(shù)工作流 FunctionGraph

    objects 函數(shù)列表 數(shù)組長(zhǎng)度:0 - 100 states 是 Array of OperationState objects 函數(shù)流節(jié)點(diǎn)清單，定義參考SleepState和OperationState 數(shù)組長(zhǎng)度:1 - 100 constants 是 Object 函數(shù)流中的常量 retries