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標簽 > 分類器
分類是數據挖掘的一種非常重要的方法。分類的概念是在已有數據的基礎上學會一個分類函數或構造出一個分類模型(即我們通常所說的分類器(Classifier))。該函數或模型能夠把數據庫中的數據紀錄映射到給定類別中的某一個,從而可以應用于數據預測。
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OpenOOD v1.5:更全面、更精確的分布外檢測代碼庫及測試平臺
對于訓練好的圖像分類器,能讓其可靠地在開放世界中工作的一個關鍵能力便是檢測未知的、分布外的(out-of-distribution, OOD)樣本。例如...
MVTec MERLIC & HALCON – Mvtec公司宣布了一個基于Halcon庫的新的視覺產品-MERLIC,Merlic增加了極其簡...
分類器的任務是將圖像的矩形區域分類為對象或背景。分類器接受圖像區域作為輸入,并返回介于0和1之間的分數,以指示圖像區域包含對象的概率。如果確定圖像區域是...
聲光效應是指激光和聲波相互作用的效應。當激光穿過一個晶體時,它會在晶體中產生聲波,這個聲波將導致晶體中的折射率發生變化。這種變化會使激光的傳播速度和光程...
語言模型性能評估必備下游數據集:ZeroCLUE/FewCLUE與Chinese_WPLC數據集
零樣本學習是AI識別方法之一。簡單來說就是識別從未見過的數據類別,即訓練的分類器不僅僅能夠識別出訓練集中已有的數據類別, 還可以對于來自未見過的類別的數...
一段時間之后,出現了一個特殊的部分,它暴露了感興趣的區域 —— 一些假設,圖像上可能有有趣的東西。但是這些感興趣區域還是太多,有數千個。最快的算法,Fa...
片上模擬-信息轉換器不是傳輸稀疏的ECG信號或提取的特征,而是通過一個附有人工神經網絡的非線性存儲內核來分析ECG信號,并傳輸預測結果。
然后,查詢集利用原型生成相應的查詢表示。最后,通過測量每個原型表示與相應查詢表示之間的距離來進行類別預測。
R-CNN 算法在 2014 年提出,可以說是歷史性的算法,將深度學習應用于目標檢測領域,相較于之前的目標檢測方法,提升多達 30% 以上
去噪擴散概率模型(DDPM)在圖像生成、音頻合成、分子生成和似然估計領域都已經實現了 SOTA 性能。同時無分類器(classifier-free)指導...
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