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3天前
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NeurIPS 2024:如何防御对抗性提示攻击?AdvUnlearn让图片生成风险骤降
扩散模型在文本到图像生成上取得成功,但也带来安全风险。本文提出AdvUnlearn框架,通过结合对抗性训练增强概念擦除的鲁棒性,有效防止对抗性提示攻击,同时保持模型的图像生成质量和实用性。实验验证了其在多种场景下的优势。
基于深度学习网络的宝石类型识别算法matlab仿真
本项目利用GoogLeNet深度学习网络进行宝石类型识别,实验包括收集多类宝石图像数据集并按7:1:2比例划分。使用Matlab2022a实现算法,提供含中文注释的完整代码及操作视频。GoogLeNet通过其独特的Inception模块,结合数据增强、学习率调整和正则化等优化手段,有效提升了宝石识别的准确性和效率。
FullStack Bench:字节豆包联合M-A-P社区开源的全新代码评估基准
FullStack Bench是由字节跳动豆包大模型团队与M-A-P社区联合推出的全新代码评估基准,专注于全栈编程和多语言编程能力评估。该基准覆盖超过11种真实编程场景,包含3374个问题,涉及16种编程语言,旨在更有效地衡量大模型在现实世界中的代码开发能力。
ClearerVoice-Studio:阿里通义开源的语音处理框架,提供语音增强、分离和说话人提取等功能
ClearerVoice-Studio 是阿里巴巴达摩院通义实验室开源的语音处理框架,集成了语音增强、分离和音视频说话人提取等功能。该框架基于复数域深度学习算法,能够有效消除背景噪声,保留语音清晰度,并提供先进的预训练模型和训练脚本,支持研究人员和开发者进行语音处理任务。
Fish Speech 1.5:Fish Audio 推出的零样本语音合成模型,支持13种语言
Fish Speech 1.5 是由 Fish Audio 推出的先进文本到语音(TTS)模型,支持13种语言,具备零样本和少样本语音合成能力,语音克隆延迟时间不到150毫秒。该模型基于深度学习技术如Transformer、VITS、VQVAE和GPT,具有高度准确性和快速合成能力,适用于多种应用场景。
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