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CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)简介

CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-Training):利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型,换一个线条猫,点云猫,油画猫,穿着奇装异服的猫,分类网络很难还认识,但是现在只要加上一个CLIP,模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可

Petrozavodsk Winter Training Camp 2016: Moscow SU Trinity Contest

题目列表A.ABBAE.ElvisPresleyG.BiologicalSoftwareUtilitiesJ.BurnishedSecurityUpdatesA.ABBA题意:就是问你一个矩阵能由几个行向量表示出来Solution其实就是求矩阵的秩,但是会被卡精度(被卡了好几发),直接抄个矩阵求秩的板子就AC了Code#defineCLR(x)memset(x,0,sizeof(x))//定义宏usingnamespacestd;doublemat[300][300];//定义矩阵intr,c;intcmp(doublex,doubley){doublev=x-y;if(v>1e-1)retu

Petrozavodsk Winter Training Camp 2016: Moscow SU Trinity Contest

题目列表A.ABBAE.ElvisPresleyG.BiologicalSoftwareUtilitiesJ.BurnishedSecurityUpdatesA.ABBA题意:就是问你一个矩阵能由几个行向量表示出来Solution其实就是求矩阵的秩,但是会被卡精度(被卡了好几发),直接抄个矩阵求秩的板子就AC了Code#defineCLR(x)memset(x,0,sizeof(x))//定义宏usingnamespacestd;doublemat[300][300];//定义矩阵intr,c;intcmp(doublex,doubley){doublev=x-y;if(v>1e-1)retu

Maximum Entropy Population-Based Training for Zero-Shot Human-AI Coordination

原文:https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16791412.html熵熵:表述一个概率分布的不确定性。例如一个不倒翁和一个魔方抛到地上,看他们平稳后状态。很明显,魔方可能有6种状态,而不倒翁很大可能就一个状态,那么我们说在这种情况下,不倒翁的确定性高于魔方。也就是魔方的熵大于另外一个。那么我看表达式:\(H(p)=-\sum_i^nP_ilogP_i\)很明显,当p的概率是0或1时,没有不确定性,熵值为0。当为0.5时,熵最大,最不确定。相对熵https://zhuanlan.zhihu.com/p/372835186zui两个分布相似度的一种度量定义:性质:D(

Maximum Entropy Population-Based Training for Zero-Shot Human-AI Coordination

原文:https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16791412.html熵熵:表述一个概率分布的不确定性。例如一个不倒翁和一个魔方抛到地上,看他们平稳后状态。很明显,魔方可能有6种状态,而不倒翁很大可能就一个状态,那么我们说在这种情况下,不倒翁的确定性高于魔方。也就是魔方的熵大于另外一个。那么我看表达式:\(H(p)=-\sum_i^nP_ilogP_i\)很明显,当p的概率是0或1时,没有不确定性,熵值为0。当为0.5时,熵最大,最不确定。相对熵https://zhuanlan.zhihu.com/p/372835186zui两个分布相似度的一种度量定义:性质:D(

一文梳理金融风控建模全流程(Python)

一、信贷风控简介信贷风控是数据挖掘算法最成功的应用之一,这在于金融信贷行业的数据量很充足,需求场景清晰及丰富。信贷风控简单来说就是判断一个人借了钱后面(如下个月的还款日)会不会按期还钱。更专业来说,信贷风控是还款能力及还款意愿的综合考量,根据这预先的判断为信任依据进行放贷,以此大大提高了金融业务效率。与其他机器学习的工业场景不同,金融是极其厌恶风险的领域,其特殊性在于非常侧重模型的解释性及稳定性。业界通常的做法是基于挖掘多维度的特征建立一套可解释及效果稳定的规则及风控模型对每笔订单/用户/行为做出判断决策。其中,对于(贷前)申请前的风控模型,也称为申请评分卡--A卡。A卡是风控的关键模型,业界

一文梳理金融风控建模全流程(Python)

一、信贷风控简介信贷风控是数据挖掘算法最成功的应用之一,这在于金融信贷行业的数据量很充足,需求场景清晰及丰富。信贷风控简单来说就是判断一个人借了钱后面(如下个月的还款日)会不会按期还钱。更专业来说,信贷风控是还款能力及还款意愿的综合考量,根据这预先的判断为信任依据进行放贷,以此大大提高了金融业务效率。与其他机器学习的工业场景不同,金融是极其厌恶风险的领域,其特殊性在于非常侧重模型的解释性及稳定性。业界通常的做法是基于挖掘多维度的特征建立一套可解释及效果稳定的规则及风控模型对每笔订单/用户/行为做出判断决策。其中,对于(贷前)申请前的风控模型,也称为申请评分卡--A卡。A卡是风控的关键模型,业界