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摘要：老師讓用中方式都實現(xiàn)一遍，分別是廣度優(yōu)先搜索深度優(yōu)先搜索和啟發(fā)式搜索。先分享深度優(yōu)先搜索，后兩篇我會分享廣度優(yōu)先搜索和啟發(fā)式搜索的實現(xiàn)。 人工智能課，第一個實驗就是八數(shù)碼問題。老師讓用3中方式都實現(xiàn)一遍，分別是廣度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜...
摘要：年月日，發(fā)布人工智能系統(tǒng)并宣布開源，同日，極客學院組織在線中文文檔翻譯。一個月后，章文檔全部翻譯校對完成，上線并提供電子書下載，該文檔的上線為國內(nèi)外使用中文學習的工程及研究人員提供了更快的訪問速度和更好的閱讀體驗，助力中國技術(shù)與世界同...
摘要：編碼需要將問題的解編碼成字符串的形式才能使用遺傳算法。遺傳算子遺傳算法有個最基本的操作選擇，交叉，變異。實驗發(fā)現(xiàn)，比較大的種群的規(guī)模并不能優(yōu)化遺傳算法的結(jié)果。災變遺傳算法的局部搜索能力較強，但是很容易陷入局部極值。 一、遺傳算法進化論...
摘要：一個簡單的方法將類別變量轉(zhuǎn)換成數(shù)值向量是一個獨熱編碼。在中一個獨熱編碼非常簡單。在線性回歸模式中，在每個節(jié)點最少所需實例數(shù)量將簡單的同時部署。 介紹 你知道 XGBoost 算法是一種現(xiàn)在在數(shù)據(jù)科學競賽的獲勝方案很流行的算法嗎? 那么，他比傳統(tǒng)的...
摘要：圍棋人機大戰(zhàn)引發(fā)熱議，在今天的比賽中，再一次展現(xiàn)了它可怕的一面。霍金也曾簽署過一封公開信，呼吁在人工智能創(chuàng)新方面采取安全措施。除此以外，人工智能的思考是否能為人類所控制也是霍金擔憂的主要原因。 圍棋人機大戰(zhàn)引發(fā)熱議，在今天的比賽中，Al...
摘要：全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡僅使用卷積層，這就使其成為全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。輸入圖像中包含了真值對象框中心的網(wǎng)格會作為負責預測對象的單元格。在圖像中，它是被標記為紅色的單元格，其中包含了真值框的中心被標記為黃色。在過去幾個月中，我一直在實驗室中研究提升目...
摘要：本文作者詳細描述了自己組裝深度學習服務器的過程，從主板電源機箱等的選取到部件的安裝，再到服務器的設置，可謂面面俱到。注本文旨在討論服務器設置及多用戶協(xié)作，部件組裝和軟件安裝過程是關(guān)于創(chuàng)建自己的的文章的簡化版本。本文作者詳細描述了自己組...
摘要：針對這種情況提供了，可以將訓練好的模型直接上線并提供服務。在年的開發(fā)者上便提出了。在實際的生產(chǎn)環(huán)境中比較廣泛使用的通信手段是基于的，幸運的是從以后，也正式支持通信方式了。前 ?言 大家習慣使用TensorFlow進行模型的訓練、驗證和預測，但模...
摘要：現(xiàn)在，這對營銷人員和分析師有何影響今天的大多數(shù)營銷人員都是預言家。急需人工智能營銷和分析產(chǎn)品從一側(cè)生成的海量數(shù)據(jù)量。營銷和分析的未來由提供支持我們正在進入一個新的營銷黃金時代。Jeff Bezos在給股東的年度致函中寫道： 大趨勢并不難發(fā)現(xiàn)（他...
摘要：最近在瀏覽技術(shù)社區(qū)的時候，發(fā)現(xiàn)了一款神奇插件，官網(wǎng)稱可以利用幫助程序員寫代碼，一下子吸引了我的好奇心。這款插件叫做，我們可以從插件名字就可以看出他的特殊性，是一個利用技術(shù)幫助大家提升編程效率的插件。最近在瀏覽技術(shù)社區(qū)的時候，發(fā)現(xiàn)了一款...
摘要：圖神經(jīng)網(wǎng)絡是近年發(fā)展起來的一個很有前景的深度學習方向，也是一種強大的圖點云和流形表示學習方法。地址基于的幾何深度學習擴展庫是一個基于的幾何深度學習擴展庫，用于不規(guī)則結(jié)構(gòu)輸入數(shù)據(jù)，例如圖點云和流形。與相比，訓練模型的速度快了倍。 過去十...
摘要：最近，來自浙江大學悉尼大學等高校的研究人員，提出一種新穎的全局局部注意和語義保持的文本圖像文本框架來解決這個問題，這種框架稱為。目前，論文已被接收。喬婷婷，浙江大學計算機學院博士研究生，目前在悉尼大學陶大程教授研究小組工作。 GAN又開辟...
摘要：本文介紹了兩篇年不僅較先進，而且酷而有趣的兩篇論文。這些步驟涉及兩個概念，應該更詳細地討論突變和適應度函數(shù)。適應度函數(shù)在進化算法中，適應度函數(shù)告訴我們給定孩子與實現(xiàn)既定目標的距離。這里，適應度函數(shù)包括兩個元素質(zhì)量適應得分和多樣性健康得...
摘要：算法思想作者是在經(jīng)典的兩階段目標檢測算法的基礎上做的改進。使用輕量級面向目標檢測任務設計的骨干網(wǎng)。二改進特征表示的鑒別性。使用骨干網(wǎng)的精度超過，而計算量僅為其。 今天跟大家分享一篇前天新出的論文《ThunderNet: Towards Real-time Generic O...
摘要：面對這類問題，有一個專門的機器學習分支來進行研究和解決。如圖所示，分別是三個類別的均值中心稱，將測試樣本進行后，與這個中心進行距離計算，從而獲得的類別。 分類非常常見，但如果每個類只有幾個標注樣本，怎么辦呢？筆者所在的阿里巴巴小蜜北京...
摘要：最近，富士通實驗室的一項研究刷新了一項紀錄論文地址這項研究在秒內(nèi)完成了上訓練網(wǎng)絡，使用個，準確率為，刷新了此前谷歌分鐘的記錄。準確性改良這部分采用了通常用于深度學習優(yōu)化器的隨機梯度下降。使用，我們的訓練結(jié)果在秒內(nèi)訓練完，驗證精度達到。...
摘要：本文介紹了如何利用上的免費資源更快地訓練模型。本文將介紹如何在上使用訓練已有的模型，其訓練速度是在上訓練速度的倍。使用靜態(tài)訓練模型，并將權(quán)重保存到文件。使用推理模型進行預測。 本文介紹了如何利用 Google Colab 上的免費 Cloud TPU 資源更快...
摘要：據(jù)報道，生成對抗網(wǎng)絡的創(chuàng)造者，前谷歌大腦著名科學家剛剛正式宣布加盟蘋果。他將在蘋果公司領導一個機器學習特殊項目組。在加盟蘋果后會帶來哪些新的技術(shù)突破或許我們很快就會看到了。 據(jù) CNBC 報道，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的創(chuàng)造者，前谷歌大腦著名科學...
摘要：深度學習是一個對算力要求很高的領域。這一早期優(yōu)勢與英偉達強大的社區(qū)支持相結(jié)合，迅速增加了社區(qū)的規(guī)模。對他們的深度學習軟件投入很少，因此不能指望英偉達和之間的軟件差距將在未來縮小。 深度學習是一個對算力要求很高的領域。GPU的選擇將從根本上...
摘要：最近在總結(jié)完成語義分割任務的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡時，看到了中對于層的思考，于是我也回過頭重新審視之所以的本質(zhì)原因。本質(zhì)上就干了一件事降低數(shù)據(jù)中信息的冗余度。從本文的觀點來看，因為從數(shù)據(jù)中拿掉了非冗余信息的部分，會導致余下部分的信息冗余度變高...
摘要：大神何愷明受到了質(zhì)疑。今天，上一位用戶對何愷明的提出質(zhì)疑，他認為何愷明年的原始殘差網(wǎng)絡的結(jié)果沒有被復現(xiàn)，甚至何愷明本人也沒有。我認為，的可復現(xiàn)性經(jīng)受住了時間的考驗。 大神何愷明受到了質(zhì)疑。今天，Reddit 上一位用戶對何愷明的ResNet提出質(zhì)疑...
摘要：深度學習的天賜和詛咒上面那個新學生的例子，其實很形象的表述了深度學習的特性。自動創(chuàng)建無人能想到的功能，是深度學習的較大優(yōu)勢，同時也是它的較大弱點因為大多數(shù)時候，至少在語義上是存疑的。還有人對深度學習應用在醫(yī)學和診斷中寄予厚望。 我們對...
摘要：下面介紹一些值得注意的部分，有些簡單解釋原理，具體細節(jié)不能面面俱到，請參考專業(yè)文章主要來源實戰(zhàn)那我們直接從拿到一個問題決定用神經(jīng)網(wǎng)絡說起。當你使用時可以適當減小學習率，跑過神經(jīng)網(wǎng)絡的都知道這個影響還蠻大。 神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建好，訓練不出好的...
摘要：實際的反卷積會使卷積過程恢復。轉(zhuǎn)置卷積層執(zhí)行常規(guī)卷積，但恢復其空間變換。轉(zhuǎn)換卷積，沒有填充，步幅為，內(nèi)核為轉(zhuǎn)置卷積不會這樣做。在神經(jīng)網(wǎng)絡中，我們通常使用稱為深度可分離卷積的東西。 使用內(nèi)核大小為3，步長為1和填充的2D卷積一般卷積首先，我...
摘要：人群計數(shù)有什么用讓我們用一個例子來理解人群計數(shù)的有用性?；诘姆椒ㄎ覀儾挥每磮D像的補丁，而是使用可靠的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建一個端到端的回歸方法。這將整個圖像作為輸入，并直接生成人群計數(shù)。 人臉識別或人臉簽到往往是1:1，或1:N的圖像識別技術(shù)，...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...
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