Modèle HTML5 de formation de performance en danse

11Jun2023

Avec le développement de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond, les modèles de pré-formation sont devenus une technologie populaire dans le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur (CV), la reconnaissance vocale et d'autres domaines. En tant que l'un des langages de programmation les plus populaires à l'heure actuelle, Python joue naturellement un rôle important dans l'application de modèles pré-entraînés. Cet article se concentrera sur le modèle de pré-formation d'apprentissage profond en Python, y compris sa définition, ses types, ses applications et comment utiliser le modèle de pré-formation. Qu'est-ce qu'un modèle pré-entraîné ? La principale difficulté des modèles d’apprentissage profond est d’analyser un grand nombre de données de haute qualité.

13Apr2023

De plus en plus de travaux ont prouvé que les modèles linguistiques pré-entraînés (PLM) contiennent des connaissances riches. Pour différentes tâches, l'utilisation de méthodes de formation appropriées pour tirer parti du PLM peut mieux améliorer les capacités du modèle. Dans les tâches Text-to-SQL, les générateurs traditionnels actuels sont basés sur des arbres syntaxiques et doivent être conçus pour la syntaxe SQL. Récemment, NetEase Interactive Entertainment AI Lab s'est associé à l'Université des études étrangères du Guangdong et à l'Université de Columbia pour proposer un modèle de pré-formation multitâche en deux étapes MIGA basé sur la méthode de pré-formation du modèle de langage pré-entraîné T5. MIGA introduit trois tâches auxiliaires dans la phase de pré-formation et les organise dans un paradigme de tâches de génération unifiée, qui peut intégrer tous les ensembles de données Text-to-SQL

14Mar2024

La nouvelle brique de danse à sept pans vaut-elle la peine d’être cultivée ? Elle est super flexible et légère. L'objet que je souhaite présenter aujourd'hui à vos collectionneurs est la brique dansante à sept casseroles Qingrui, l'un des trois nouveaux objets de première charge de Wuhuami. Les joueurs savent-ils comment le cultiver ? Ensuite, l'éditeur vous le présentera en détail. Les joueurs pourront s'y référer. "Wuhua Mi Xin" Stratégie d'entraînement Qipan Dancing Brick [Explication de la compétence] Qipan Dancing Brick est un joueur-outil avec des caractéristiques de lumière et de netteté particulièrement remarquables. La compétence professionnelle "Light Dance Smart" et le passif "Seven Pans Augmentation" fournissent un mouvement supplémentaire à sa capacité. lui permet de se précipiter dans la formation ennemie pour causer des dégâts dès le premier tour du jeu, puis de se déplacer vers un endroit relativement sûr. En même temps, la compétence passive « Inversion » lui offre également un certain degré de contrôle et de survie. ! L'effet unique de « pénétration » peut réduire la capacité de mouvement des unités ennemies.

07Aug2024

L'Université de Pékin et l'équipe d'innovation d'EVLO ont proposé conjointement DriveWorld, un algorithme de pré-entraînement spatio-temporel à quatre dimensions pour la conduite autonome. Cette méthode utilise un modèle mondial pour la pré-formation, conçoit un modèle spatial d'état de mémoire pour une modélisation spatio-temporelle à quatre dimensions et réduit l'incertitude aléatoire et l'incertitude des connaissances auxquelles est confrontée la conduite autonome en prédisant la grille d'occupation de la scène. Cet article a été accepté par CVPR2024. Titre de l'article : DriveWorld : 4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving Lien de l'article : https://arxiv.org/abs/2405.04390 1. Mouvement

09Oct2023

Introduction à la question du temps de formation des modèles d'apprentissage profond : Avec le développement du deep learning, les modèles d'apprentissage profond ont obtenu des résultats remarquables dans divers domaines. Cependant, le temps de formation des modèles d’apprentissage profond est un problème courant. Dans le cas d’ensembles de données à grande échelle et de structures de réseau complexes, le temps de formation des modèles d’apprentissage profond augmente considérablement. Cet article abordera le problème du temps de formation des modèles d'apprentissage profond et donnera des exemples de code spécifiques. L'informatique parallèle accélère le temps de formation Le processus de formation des modèles d'apprentissage profond nécessite généralement une grande quantité de ressources informatiques et de temps. Afin d'accélérer la formation

06Nov2023

Le plus grand modèle open source de Chine se trouve ici : 65 milliards de paramètres, formés sur la base de 2,6 à 3,2 billions de jetons. Classé deuxième derrière "Falcon" et "Alpaca", ses performances sont comparables à celles de GPT3.5 et il peut désormais être utilisé gratuitement et sans condition à des fins commerciales. Il s'agit de XVERSE de la société Shenzhen Yuanxiang. Nous pouvons librement le modifier ou le distiller de quelque manière que ce soit en fonction de la puissance de calcul, des contraintes de ressources et des exigences spécifiques des tâches. En plus de sa grande échelle, il dispose également d'un contexte 16k, prend en charge plus de 40 langues et est disponible en versions 7B et 13B. Quelle est l'origine spécifique ? Le plus grand modèle disponible dans le commerce en Chine se trouve ici. La recherche montre que plus le nombre de paramètres est élevé et plus les données d'entraînement sont de haute qualité, plus les performances du grand modèle peuvent être continuellement améliorées. Le consensus général dans l'industrie est qu'il atteindra 50 à 60 milliards.

29Mar2017

Pour écrire un jeu Tetris, considérons d'abord les questions suivantes :

24Jan2024

La reconnaissance gestuelle est un domaine de recherche important dans le domaine de la vision par ordinateur. Son objectif est de déterminer la signification des gestes en analysant les mouvements de la main humaine dans des flux vidéo ou des séquences d'images. La reconnaissance gestuelle a un large éventail d'applications, telles que les maisons intelligentes contrôlées par les gestes, la réalité virtuelle et les jeux, la surveillance de la sécurité et d'autres domaines. Cet article présentera les algorithmes et les principes utilisés dans les modèles de reconnaissance gestuelle et utilisera Python pour créer un modèle de formation simple à la reconnaissance gestuelle. Algorithmes et principes utilisés par les modèles de reconnaissance gestuelle Les algorithmes et principes utilisés par les modèles de reconnaissance gestuelle sont divers, notamment des modèles basés sur l'apprentissage profond, des modèles d'apprentissage automatique traditionnels, des méthodes basées sur des règles et des méthodes traditionnelles de traitement d'images. Les principes et caractéristiques de ces méthodes seront présentés ci-dessous. 1. Modéliser l'apprentissage profond basé sur l'apprentissage profond