如何利用特征工程提升模型效果 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MaARwcr8li63nikSFRRciRKSnje/a4使用机器学习方法一般主要需要从获取数据&增强、特征提取和**模型**三个方面下手。 使用机器学习方法有哪几个步骤？ 一般 ...
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卷积神经网络如何提取图像特征？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Q0WYw98BbiWYVHkDy3IcyuyFnMd/ac反向传播算法 ... 人工神经网络使用校正反馈循环不断学习，以改进其预测分析。简而言之，您可以认为数据通过神经网络中的很多不同路径从输入节点流动到输出节点。只有一条路径 ...
MFE框架中特征比对的重要性 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YQW6wnFhTiYQDNkPAArcJLcwnrP/a4在此，研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE) 框架，该框架首次结合了来自蛋白质表面、3D 结构和序列的信息。 ... 具体来说，研究设计了两个主要组件：蛋白质特征提取模块 ...
利用生成式AI 和Amazon Bedrock 构建视频洞察与总结引擎 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Mv8ywXj0RiZisckaUynckO4bnqh此外，为了提高视频洞察与总结引擎的性能和准确性，还需要不断进行优化和改进。这包括调整模型的参数、增加训练数据的多样性、改进特征提取方法等。通过不断的优化和改进， ...
多模态大模型入门指南-长文慎入【持续更新】 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/DPjOwD19iiAcMYkryZicYJMWnTf综合回顾了主要MM-LLMs在18个广泛使用的视觉语言评测集上的表现，并总结提炼出提升模型效果的重要训练方法。 ... 通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，该模型使得能够 ...
文章提炼总结（通用版）：抓住精髓 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VALKwdS5YiAyfAkmwrtcSMmXnTd/a7此外，论文还提出了一个优化算法来减少计算资源的占用，使得该技术更具实用性。 2. **重要结论与推理逻辑** - 结论1：新的架构提高了图像识别速度。 - 推理逻辑：通过对比实验， ...
多模态大模型的发展是如何从简单的模态交互走向复杂的融合？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AjPewiKlJidbrTkcKOXcVkSznOg/ab在特征编码阶段，文本通常使用Transformer架构进行编码，而图像则可以通过卷积神经网络（CNN****），或基于目标检测的方法，或直接对Patch进行编码。
机器学习初学者项目的注意事项总结 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WO5mwWABTif83ZkvlVhc2DJtn7g/aa通过分析房屋的各种特征（如 ... 特征工程包括特征选择和特征提取。特征选择是从原始 ... 在优化模型时，需要不断尝试不同的方法和参数，以找到最优的解决方案。
特征压缩：对抗样本检测的有效手段？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DVgaw9FSBitbohk12iAcswmcnCd/a9最左侧的黑色菱形是原始图片，紫色代表神经元。原始图片经过神经网络后提取到了特征，这些特征一方面进入普通的分类器，最终得到softmax 的概率分布（上半部分）；同时，另一方面， ...
深度学习速成课程第一部分总结 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UdLFwdjgPiXm5tkVi0dcfcRMn0f/ae2015年11月3日 ... 特征学习算法可以找到对区分类很重要的共同模式，并自动提取它们以用于分类或回归过程。特征学习可以被认为是由算法自动完成的特征工程 。