ICML 2024 Oral｜外部引导的深度聚类新范式 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BS99wF7zSiyfoIkHMYecdY2cn5e/a4... 图像个数），并计算图像语义中心如下：. 选取完具有代表性的名词集合后，可通过为 ... 综合上述三个损失函数，本文使用如下损失函数来优化图像和文本模态的聚类 ...
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《深度学习详解》Homework3中的CNN图像分类任务很难吗？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ckraw5bgYiU5wnkZhCTc9vEHnDc/ab代码将打印出当前模型的结构，并绘制两个数据集的图像分析和分类结果分布图 ... 数据集中图像的数量。 返回: - 数据集中的图像数量。 """ return len(self.files) ...
AI图像生成器的训练数据来源及作用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PeGLwjuFVif6Lzkjmxsck8t9nKe/a2在训练过程中，AI图像生成器会使用一种叫做损失函数的指标来评估生成的图像与真实图像之间的差异。损失函数的值越小，说明生成的图像越接近真实图像。通过不断地调整神经网络 ...
ImageBind：融合六模态数据的多模态模型新趋势 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F8LTw6g7ei6URLkIao0cAqmxnzc/a5图像transformer 从图像编码器中提取固定数量的输出特征，这里特征的个数与输入图像分辨率无关。 ... 第一阶段，图像编码器被冻结，Q-Former 通过三个损失函数进行训练:.
分布统计检测：对抗样本的另一种发现方式？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DVgaw9FSBitbohk12iAcswmcnCd/aa损失函数在p = 2 时其实就是欧氏距离， p = 1 时是曼哈顿距离（每个元素的绝对值的和）， p = 0 时是x 和$x^\prime$ 中不同元素的个数， $p=\infty$ 是切比雪夫距离 ...
CLIP模型中如何训练图像和文本向量？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SgZYwDOmEistc7kPXv6c0aysnze/ab每一层都由数千个神经元组成，因此在初步分析中，我们研究了特征可视化、最能激活神经元的数据集示例，以及在栅格化为图像时最能激活神经元的英语单词。这揭示了令人难以置信 ...
数学大模型MathGPT：功能与挑战 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VCCjwcWUwiDVI6kYRPBcJ4r0nfc/a22023年8月29日 ... ... 函数、统计学等模块；. 还有**题型的选择**，比如应用题、高考 ... 在**输入端**，除了普通文本外，它支持公式格式以及图像（带有数字和文字）的输入。
表格的图表类型介绍 - Feishu
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OpenAI CLIP模型的简单实现：一个教程
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LeNRwUbE4iFU0kkq40zcuVcsnuc/ab... 图像-文本对数据。这些数据的质量和多样性直接影响着模型的性能。数据的收集可能涉及到多个 ... 其次是数据的质量和数量问题。虽然目前已经有了大量的图像-文本对数据 ...
如何组织图像字幕生成的数据集？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/I4pQwCISEiuelrk2IylcfsSmnce/aj... 个步骤，我们将在自定义推理函数中实现这些步骤。数字1”生成GRU 初始状态，并创建一个<start> 令牌。 07:16在训练阶段，TensorFlow Keras 可以自动处理每个序列 ...