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实现数据增强的最佳库有哪些?
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自监督学习(SSL)应用于视觉变换器(ViTs),通过允许这些模型从未标记的数据中学习有用的特征表示。在传统的监督学习中,模型是在标记的数据集上训练的,这可能代价高昂且耗时。SSL 通过使 ViTs 直接从输入图像中学习,而无需注释,解决了
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神经网络在NLP中工作,通过对单词、句子和文档之间的关系进行建模来执行情感分析、翻译和摘要等任务。词嵌入 (如Word2Vec或GloVe) 将文本转换为捕获语义的数值向量,作为神经模型的输入。 循环神经网络 (rnn) 及其变体 (如l
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