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标签: 待分类 共 485 个结果.
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把数据加载到PyTorch张量 1．把数据加载到PyTorch张量 PyTorch的torchvision.datasets包提供了一个名为ImageFolder的工具类，当数据以前面提到的格式呈现时，它可以用于加载图片以及相应的标签。通常需要进行下面的预处理步骤。 1．把所有图片转换成同等大小。大 ....
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开源重器！九章云极 DataCanvas 公司 YLearn 因果学习开源项目即将发布！
[图片] 近年来，因果学习在人工智能领域引起了广泛的关注。将因果学习的方法推广到人工智能领域，将提升模型可解释性和泛化能力，实现从预测到决策的跨越。因果学习，将引发下一场人工智能的热潮。 图灵奖得主Judea Pearl提到，“如果没有对因果关系的推理能力，AI的发展将从根本上受到限制”。对于因果学 ....- 1年前
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使用深度学习进行图像分类
解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.k ....- 1年前
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九章云极 DataCanvas 公司获评 36 氪「最受投资人关注的硬核科技企业」
近日，36氪重磅发布《2022年最受投资人关注的硬核科技企业100调研》榜单，九章云极DataCanvas公司作为人工智能领域Top级企业，凭借领先的技术实力、规模化的产品应用和高增长的业务发展潜力荣登榜单！ [图片] 此次榜单评选从创新力、产品力、业绩力、影响力四大维度进行考评，并结合专家评审和市 ....- 1年前
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九章云极 DataCanvas 公司摘获「第五届数字金融创新大赛」最高荣誉！
近日，“第五届（2022）数字金融创新大赛”结果重磅发布， 九章云极DataCanvas公司“小微企业贷后风控预警”案例凭借领先性、创新性和示范作用，摘获最高奖项——“全场荣耀奖”， 同时获得该奖的还有工商银行、建设银行、中信银行等领先银行的创新案例。 [图片] “第五届（2022）数字金融创新大赛 ....- 1年前
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[图片] PyTorch中所有网络都实现为类，创建PyTorch类的子类要调用nn.Module，并实现**init和forward方法。在init方法中初始化层，这一点已在前一节讲过。在forward方法中，把输入数据传给init方法中初始化的层，并返回最终的输出。非线性函数经常被forward* ....
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PyTorch 已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数
[图片] PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数，我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子： 在上面这个例子中，输入是包含两个正值、两个负值的张量，对其调用ReLU函数，负值将取为0，正值则保持不变。 现在我们已经了解了构建 ....- 1年前
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机器学习基础 本章涵盖了以下主题： · 分类和回归之外的其他类型的问题； · 评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧； · 为深度学习准备数据。 请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。 4.1 三类机器学习 ....
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机器学习的基础
本章涵盖了以下主题： · 分类和回归之外的其他类型的问题； · 评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧； · 为深度学习准备数据。 请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。 4.1 三类机器学习问题 在之前的 ....- 1年前
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机器学习基础
本章涵盖了以下主题： · 分类和回归之外的其他类型的问题； · 评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧； · 为深度学习准备数据。 请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。 4.1 三类机器学习问题 在之前的 ....- 1年前
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官宣 | 九章云极 DataCanvas 核心产品通过 “可信大数据”权威评测
[图片] 近日，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）第十四批“可信大数据”产品能力评测结果揭晓。中国信通院“可信大数据”评估评测已经成为大数据领域权威的第三方评测品牌，成为我国大数据领域供给侧产品研发和需求侧采购选型的风向标。九章云极DataCanvas RT实时决策中心以优异的性能表现通过 ....- 1年前
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计算机视觉与信息最新技术
计算机视觉与信息最新技术-信息取证 什么是信息取证（information collect evidence）？ 在安全事件调查中，对计算机系统进行详细检查，以获取对嫌疑攻击者进行调查和起诉的相关可信证据。 “计算机取证科学是一门涉及计算机科学、法学以及刑事侦查学等多学科的新兴科学。随着计算机技术的 ....- 1年前
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YLearn 因果学习开源项目「贡献者计划」精彩来袭！
[图片] 2022年7月，九章云极DataCanvas公司重磅发布又一突破性开源技术成果——YLearn因果学习开源项目！ YLearn因果学习开源项目 ，是 全球首款一站式处理因果学习完整流程的开源算法工具包 ，率先解决了因果学习中“因果发现、因果量识别、因果效应估计、反事实推断和策略学习”五大关 ....- 1年前
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助力人工智能迈向新阶段，YLearn 因果学习开源项目重磅发布！
[图片] 2022年7月12日，九章云极DataCanvas公司重磅发布又一 突破性开源技术成果——YLearn因果学习开源项目 ，并成功举办线上发布会。 发布会以“从预测到决策，可理解的AI”为主题，特邀因果学习&人工智能领域专家：九章云极DataCanvas联合创始人暨CTO 尚明栋 ， ....- 1年前
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从预测到决策，九章云极 DataCanvas 推出 YLearn 因果学习开源项目
[图片] 2016 年，AlphaGo 击败了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，以机器学习、深度学习为核心的人工智能技术，势不可挡地进入了大众视野。然而，在经历了之前几年的高速发展后，无论学术届还是工业界，无论基础理论还是实际应用，人工智能技术似乎都遇到了瓶颈，进展相对缓慢。 造成这个现象的本质原因 ....- 1年前
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文本的深度学习 · 用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法： · 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据； · 为序列化数据使用一维卷积。 可以使用RNN构建的一些 ....
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序列数据和文本
序列数据和文本的深度学习 · 用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法： · 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据； · 为序列化数据使用一维卷积。 可以使用RNN ....- 1年前
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序列数据和文本的深度学习
· 用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法： · 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据； · 为序列化数据使用一维卷积。 可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示 ....- 1年前
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