皮卡丘敲爱Kedreamix_社区达人页

2024年05月

• 12.07 21:34:42
  发表了文章 2023-12-07 21:34:42

  🔥🔥🔥数字人对话系统 Linly-Talker🔥🔥🔥

  Linly-Talker是一个将大型语言模型与视觉模型相结合的智能AI系统,创建了一种全新的人机交互方式。它集成了各种技术,例如Whisper、Linly、微软语音服务和SadTalker会说话的生成系统。该系统部署在Gradio上,允许用户通过提供图像与AI助手进行交谈。用户可以根据自己的喜好进行自由的对话或内容生成。

2023年04月

• 04.21 14:29:15
  发表了文章 2023-04-21 14:29:15

  基于CIFAR数据集 进行 MAE实现及预训练可视化 （CIFAR for MAE，代码权重日志全部开源，自取）

  基于CIFAR数据集 进行 MAE实现及预训练可视化 （CIFAR for MAE，代码权重日志全部开源，自取）

2023年03月

• 03.06 22:32:39
  发表了文章 2023-03-06 22:32:39

  Reading Notes： Human-Computer Interaction System: A Survey of Talking-Head Generation

  由于人工智能的快速发展，虚拟人被广泛应用于各种行业，包括个人辅助、智能客户服务和在线教育。拟人化的数字人可以快速与人接触，并在人机交互中增强用户体验。因此，我们设计了人机交互系统框架，包括语音识别、文本到语音、对话系统和虚拟人生成。接下来，我们通过虚拟人深度生成框架对Talking-Head Generation视频生成模型进行了分类。同时，我们系统地回顾了过去五年来在有声头部视频生成方面的技术进步和趋势，强调了关键工作并总结了数据集。 对于有关于Talking-Head Generation的方法，这是一篇比较好的综述，我想着整理一下里面比较重要的部分，大概了解近几年对虚拟人工作的一些发展和

  

2023年02月

• 02.14 22:58:13
  发表了文章 2023-02-14 22:58:13

  Chapter1 统计学习方法概论

  第1章 统计学习方法概论 1．统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行分析与预测的一门学科。统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。 2．统计学习方法三要素——模型、策略、算法，对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用。 3．本书主要讨论监督学习，监督学习可以概括如下：从给定有限的训练数据出发， 假设数据是独立同分布的，而且假设模型属于某个假设空间，应用某一评价准则，从假设空间中选取一个最优的模型，使它对已给训练数据及未知测试数据在给定评价标准意义下有最准确的预测。 4．统计学习中，进行模型选择或者说提高学习的泛化能力是一个重要问题。如果只考虑减少训

  

2022年12月

• 12.16 10:12:10
  发表了文章 2022-12-16 10:12:10

  可解释机器学习笔记之导论

  在机器学习逐渐黑盒化的情况下，人们对模型的可解释性也提出了要求。可解释人工智能（XAI）被列为数据和分析技术领域的top10重要趋势之一。在2017年，美国国防部开展了XAI计划；在2018年，欧洲强调对可解释机器学习的需求。此外，谷歌微软等公司也开展对可解释机器学习相关技术的研究。