这里我们提到的神经网络，指的是人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs）。它是一种计算模型，这种模型能够学习和处理复杂的数据模式，通过模拟大脑神经元之间的连接和信号传递来实现...
目前神经机器翻译技术已经取得了很大的突破，但在特定领域或行业中，由于机器翻译难以保证术语的一致性，导致翻译效果还不够理想。对于术语名词、人名地名等机器翻译不准确的结果，可以通过术语词典进行纠正，避免了混淆或歧义，最...
很简单的流程，最关键的处理数据也只是单纯的筛选、分组、求平均、重置序号、合并。这一份baseline只是用来入门，明显可以优化，具体考虑增加数据处理的流程与准确性，参数的选取与加工等等。时间序列问题是指对按时间顺序...
ImageNet包含超过1400万张注释过的图像，这些图像分布在超过2.2万个类别中。它的规模之大使得它成为深度学习模型训练和评估的理想数据集。ImageNet数据集中的图像包含了各种场景、物体、背景和遮挡情况，...
机器学习模型的主要步骤为：探索性数据分析、数据预处理、提取特征、切分训练集与验证集、训练模型、预测结果。_lightgbm特征工程...
本次挑战是为了应对各种类型的Deepfake攻击，而设计的一个检测模型，task1的任务就是跑通预设模型。我将学习预设模型的代码，并附上对应理解。首先先设置三个类，前两个用于监控和报告训练过程中的指标的实用工具。后者...
用1-N进行标识，即1为数据集最近一天，其中1-10为测试集数据。数据集由字段id（房屋id）、dt（日标识）、type（房屋类型）、target（实际电力消耗）组成。本场以“电力需求预测”为赛题的数据算法挑战赛。...
其中id为房屋id，dt为日标识，训练数据dt最小为11，不同id对应序列长度不同；type为房屋类型，通常而言不同类型的房屋整体消耗存在比较大的差异；target为实际电力消耗，也是我们的本次比赛的预测目标。下...
结构基本上和编码器是一致的，在基于循环神经网络的翻译模型中，解码器只比编码器多了输出层，用于输出每个目标语言位置的单词生成概率，而在基于自注意力机制的翻译模型中，除了输出层，解码器还比编码器多一个编码解码注意力子层，...
