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Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion 解读

标签：生成对抗网络人工智能神经网络

Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion 解读

sap-overview-training

标签： sap-overview-tra

sap-overview-training

Self-critical Sequence Training for Image Captioning

Self-critical Sequence Training for Image Captioning 原文地址时间：2017

【GAN超分辨】Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data

标签：计算机视觉深度学习人工智能

本文为ESRGAN的扩展，提出一个能够完全在合成数据上训练的面向真实场景的超分模型——Real-ESRGAN。

论文笔记——Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data

标签：计算机视觉深度学习人工智能

标题：Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data 简称：Real-ESRGAN 时间：17 Aug 2021, International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW) 2021 作者：...

GE-MES_training_CN.ppt

标签： GE-MES_training

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PCIe 链路训练学习---------Training Sequence （TS1 TS2序列）

标签：学习

TS1/TS2 = 16 Symbol 1 Symbol = 8/10b编码之后TS 序列 FTS SDP等属于控制Symbol 还有数据Symbol1、TS1序列N_FTS:FTS序列的个数，不同的PCIE链路需要使用不同数目的FTS序列，才能使接收端的PLL锁定接收时钟。...

Self-Training：用半监督的方式对任何有监督分类算法进行训练

标签：机器学习 sklearn 半监督学习

本文将对Self-Training的流程做一个详细的介绍并使用Python 和Sklearn 实现一个完整的Self-Training示例。半监督学习结合了标记和未标记的数据，可以扩展模型训练时可用的数据池。我们无需手动标记数千个示例，就...

Socially-Aware Self-Supervised Tri-Training for Recommendation

摘要自监督学习(SSL)可以从原始数据中自动生成真实样本，在改进推荐系统方面具有巨大的潜力。现有的基于ssl的方法通过节点/边dropout干扰原始数据图，生成新的数据视图，然后对不同视图进行基于对比学习的自识别，...

机器学习教程之半监督学习 Co-training 协同训练 (论文、算法、数据集、代码)

标签：半监督学习协同训练代码

这篇博客介绍的是一篇用于半监督分类问题的方法: 协同训练 Co-training， A. Blum and T. Mitchell, “Combining labeled and unlabeled data with co-training,” in Proc. of the 11th Annual Conf. on ...

Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet | 全面超越ResNet

与之前ViT、Detr、Deit等不同之处在于：本文针对ViT的特征多样性、结构化设计等进行了更深入的思考，提出了一种新颖的Tokens-to-Token机制，用于同时建模图像的局部结构信息与全局相关性，同时还借鉴了CNN架构设计...

【愚公系列】2023年05月攻防世界-Web（Training-WWW-Robots）

标签：前端 web安全网络安全

Robots协议是一份网站协议，也称网站爬虫协议，它用于告诉网络爬虫哪些页面可以被爬取，哪些页面不能被爬取。这个协议最初被创建的目的是为了保护站点免受不必要的流量或者内容盗用。User-agent：指定了哪种搜索引擎...

神经网络中end-to-end training和end-to-end models的区别

标签：神经网络

学习神经网络的时候，常常看到论文里说，这个网络模型是end-to-end trainable，end-to-end trainable是指什么样子的网络?不是很理解，所有在网上查找很多资料，来整理一下！传统的语音识别系统，是由许多个模块...

【论文精读】Grounded Language-Image Pre-training（GLIP）

标签：深度学习目标检测人工智能

glip（Grounded Language-Image Pre-training），可以做visual grounding和目标检测任务

机器学习教程之半监督学习 Tri-training方法 (论文、数据集、代码)

标签：半监督学习 semi-supervised learning tri-training

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【愚公系列】2021年11月攻防世界-进阶题-MISC-012(Training-Stegano-1)

标签：网络安全系统安全 web安全

Training-Stegano-1 用winhex打开，就能直接看到flag flag：stegancI

DDR4 - Initialization, Training and Calibration

引言 Introduction 当一个拥有 DRAM 子系统的设备启动时，有几件事需要在 DRAM 进入工作状态之前完成。... 图-1 DDR4 初始化状态机实质上，完整的初始化过程（Initialization）包括以下 4 个单独的步骤： ...

LLaMA的解读与其微调(含LLaMA 2)：Alpaca-LoRA/Vicuna/BELLE/中文LLaMA/姜子牙

标签： ChatGPT LLaMA 斯坦福Alpaca

还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节)该项目部分一开始是作为此文《》的第4部分，但但随着研究深入为避免该文篇幅又过长，将把『第...

自训练Self-Training学习总结

标签：学习算法机器学习

Self-training是最简单的半监督方法之一，其主要思想是找到一种方法，用未标记的数据集来扩充已标记的数据集。即首先用有标签数据训练一个分类器，然后用这个分类器对无标签数据进行分类，这样就会产生伪标签...

LLMs之ERNIE 3.0/ERNIE 3.0 Titan:《ERNIE 3.0: Large-scale Knowledge Enhanced Pre-training for ...

标签：人工智能 nlp 自然语言处理技术

LLMs之ERNIE 3.0/ERNIE 3.0 Titan:《ERNIE 3.0: Large-scale Knowledge Enhanced Pre-training for Language Understanding and Generation》翻译与解读《ERNIE 3.0 Titan: Exploring Larger-scale Knowledge ...

Tesseract-OCR的Training简明教程

引言： Tesseract虽然功能强大，但是依然由于图片本身诸多的干扰因素和识别能力，存在诸多的识别率不高和信息不准确的问题，Training的过程则可以提升起识别的准确率，本文将介绍如何train tesseract-ocr，自定义...

NLP之GPT-3：《 Language Models are Few-Shot Learners》的翻译与解读

标签： GPT-3 自然语言处理

NLP之GPT-3：《 Language Models are Few-Shot Learners》的翻译与解读目录相关文章《GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners》的翻译与解读 Abstract 摘要 1 Introduction 介绍 2 Approach方法 ...

VL-BERT: Pre-training of Generic Visual-Linguistic Representations

标签： bert 计算机视觉深度学习

VL-BERT 其实就是一个增加了视觉元素输入的多模态 BERT，它能高效地融合对齐视觉和语言信息，可以被当作大多数视觉-语言下游任务的预训练模型

2021-03-10自训练self-training

标签：自训练

自训练，对未标注数据进行自适应采样。

【论文笔记】LayoutLMv3: Pre-training for Document AI with Unified Text and Image Masking

标签：人工智能深度学习计算机视觉

文档信息抽取模型LayoutLMv3

Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet

标签：机器学习人工智能深度学习

本文提出一种新的Tokens到Token 视觉Transformer（T2T-ViT）！性能更快更强，将原始ViT的参数和MAC减少200％，性能优于ViT、ResNet等网络，代码刚刚开源！昨天才推了一个CNN+Transformer的新backbone：CNN+...

co-training和tri-training

Tri-training 半监督学习之前提到的算法，多数都属于监督学习算法。其特点在于，构建一个包含标记数据的训练集，用来训练算法模型。然而，获得标记数据是一个费时费力的高成本过程，实际工作中，更有可能的情况是...

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）简介

标签：深度学习人工智能机器学习

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）: 利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型,通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的

【多模态】6、BLIP-2 | 使用 Q-Former 连接冻结的图像和语言模型实现高效图文预训练

标签： AIGC 语言模型人工智能

本文主要介绍 BLIP-2

CTF Training-WWW-Robots

标签： CTF

2、翻译 ...3、URL为http://220.249.52.133:31059/robots.txt（在最后直接加上“/robots.txt”）—>回车 4、这是URL为http://220.249.52.133:31059/fl0g.php—>回车 5、OK cyberpeace{c598a5