文章庫(kù)ARTICLE COLUMN
摘要：前言本文將介紹一種在線網(wǎng)絡(luò)工具，可用于可視化各種經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。其實(shí)本文要介紹的工具就是基于開發(fā)的，但更像是一個(gè)工具包一樣，可以方便找到各種經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的。 前言本文將介紹一種在線網(wǎng)絡(luò)工具，可用于可視化各種經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)...
摘要：但是他們對(duì)于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)來(lái)說(shuō)，還是有點(diǎn)慢。上圖是我們用于物體檢測(cè)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的示例。分類器在每個(gè)步驟中應(yīng)用于檢測(cè)對(duì)象。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在物體識(shí)別中由于其他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，所以研究人員很快對(duì) CNN 進(jìn)行了改進(jìn)以使得它們能更好的對(duì)物體進(jìn)行定...
摘要：本教程中用到了基于注意力的模型，它使我們很直觀地看到當(dāng)文字生成時(shí)模型會(huì)關(guān)注哪些部分。運(yùn)行的時(shí)候，它會(huì)自動(dòng)下載數(shù)據(jù)集，使用模型訓(xùn)練一個(gè)編碼解碼器，然后用模型對(duì)新圖像進(jìn)行文字描述。 圖像描述類任務(wù)就是給圖像生成一個(gè)標(biāo)題。 給定一個(gè)圖像：圖片...
摘要：為此，來(lái)自牛津大學(xué)和倫敦大學(xué)的研究人員提出了一種新的模型，與傳統(tǒng)處理器中的算術(shù)邏輯單元類比，他們稱該結(jié)構(gòu)為神經(jīng)算數(shù)邏輯單元。故而研究者進(jìn)一步提出了，神經(jīng)算數(shù)邏輯單元。結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，功能強(qiáng)大，盡管論文剛剛發(fā)布數(shù)日，卻已經(jīng)引起熱議。 計(jì)算機(jī)問(wèn)...
摘要：近日，英偉達(dá)發(fā)表了一篇大規(guī)模語(yǔ)言建模的論文，他們使用塊在小時(shí)內(nèi)使得可以收斂，值得注意的是，他們使用的數(shù)據(jù)集包含的文本，這在以前通常需要花費(fèi)數(shù)周的時(shí)間進(jìn)行訓(xùn)練。表示訓(xùn)練出現(xiàn)發(fā)散。 近日，英偉達(dá)發(fā)表了一篇大規(guī)模語(yǔ)言建模的論文，他們使用 128 ...
摘要：文和，創(chuàng)意實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)意技術(shù)專家在機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，姿勢(shì)預(yù)測(cè)或根據(jù)圖像數(shù)據(jù)探測(cè)人體及其姿勢(shì)的能力，堪稱最令人興奮而又最棘手的一個(gè)話題。使用，用戶可以直接在瀏覽器中運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型，無(wú)需服務(wù)器。 文 / ?Jane Friedhoff 和 Irene Alvara...
摘要：反饋檢測(cè)到的每個(gè)人的置信度值以及檢測(cè)到的每個(gè)姿勢(shì)關(guān)鍵點(diǎn)。姿勢(shì)置信度這決定了姿勢(shì)判斷的整體置信度。在較高級(jí)別，這將控制回饋的姿勢(shì)較低置信度分?jǐn)?shù)。只有在調(diào)整姿勢(shì)置信度得分不夠好的情況下，為了過(guò)濾掉不太準(zhǔn)確的姿勢(shì)，該數(shù)值應(yīng)該增加或減少。 文 ...
摘要：工資不漲，英偉達(dá)的售價(jià)年年漲。近日，宣布推出適用于的，其中包括。對(duì)于正在進(jìn)行的深度學(xué)習(xí)加速工作而言，這是一座重大的里程碑。而實(shí)現(xiàn)則使用了，這是一個(gè)適用于深度學(xué)習(xí)的高度優(yōu)化例程庫(kù)。目前已發(fā)布安裝說(shuō)明及預(yù)構(gòu)建的映像。 工資不漲，英偉達(dá) GPU ...
摘要：年后的你長(zhǎng)什么樣北京航空航天大學(xué)和密歇根州立大學(xué)的研究人員設(shè)計(jì)了一個(gè)系統(tǒng)，采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，可以根據(jù)原始照片生成一個(gè)人年齡增長(zhǎng)后的樣子，甚至連發(fā)際線逐漸后移也能逼真地模擬。 20年后的你長(zhǎng)什么樣？北京航空航天大學(xué)和密歇根州立大學(xué)的研究人...
摘要：目前的數(shù)據(jù)標(biāo)注工廠，多集中在河北河南山東山西等地區(qū)，這同以富士康為代表的傳統(tǒng)人力密集企業(yè)的選址偏好重合度極高以更低廉的勞動(dòng)力成本支撐起聚集在首都的人工智能底層數(shù)據(jù)需求。 開玩笑的時(shí)候，小雪說(shuō)她的男友是 AI 產(chǎn)業(yè)中工資較低的那個(gè)，其次就是...
摘要：而從數(shù)學(xué)上看的話，更是短時(shí)記憶了，因?yàn)樘荻攘鹘?jīng)的時(shí)候，經(jīng)歷的是的連環(huán)相乘的路徑在輸入輸出門關(guān)閉前，顯然如前邊的數(shù)學(xué)證明中所述，這樣會(huì)發(fā)生梯度爆炸和 引人入勝的開篇：想要搞清楚LSTM中的每個(gè)公式的每個(gè)細(xì)節(jié)為什么是這樣子設(shè)計(jì)嗎？想知道simple ...
摘要：研究人員稱，其提出的可以無(wú)監(jiān)督地學(xué)習(xí)并遷移數(shù)據(jù)單元對(duì)之間的依賴關(guān)系和圖形表征，并在自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中取得了很好的效果。表自然語(yǔ)言處理任務(wù)中的模型簡(jiǎn)化測(cè)試。 近日，由卡耐基梅隆大學(xué)、紐約大學(xué)和 Facebook 的研究者楊植麟、Junbo Z...
摘要：反向傳播算法算法是目前用來(lái)訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最常用且最有效的算法。作為谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)速成課程的配套材料，谷歌推出一個(gè)演示網(wǎng)站，直觀地介紹了反向傳播算法的工作原理。網(wǎng)站地址反向傳播算法對(duì)于快速訓(xùn)練大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。 反向傳播算法（B...
摘要：世界杯小組賽將收官，你還依然信嗎冷門頻出，黑馬擊敗豪強(qiáng)。以本屆世界杯開幕戰(zhàn)俄羅斯對(duì)陣沙特阿拉伯的比賽為例，兩隊(duì)上次交手是在年的一場(chǎng)友誼賽，距今已經(jīng)年。然后進(jìn)入第二步，預(yù)測(cè)回報(bào)率導(dǎo)向。在足球領(lǐng)域，這個(gè)回報(bào)率已非常不俗。 世界杯小組賽將收...
摘要：事實(shí)上，我記得確實(shí)有一些教程是直接通過(guò)微分方程來(lái)定義函數(shù)的。歐拉的解法來(lái)源很簡(jiǎn)單，就是用來(lái)近似導(dǎo)數(shù)項(xiàng)。這樣一來(lái)，我們就知道的歐拉解法實(shí)際上就是的一個(gè)特例罷了。 作者丨蘇劍林單位丨廣州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)個(gè)人主頁(yè)丨...
摘要：老顧受邀在一些大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)做了題為深度學(xué)習(xí)的幾何觀點(diǎn)的報(bào)告，匯報(bào)了這方面的進(jìn)展情況。特別是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力取決于網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)，如何設(shè)計(jì)超參數(shù)，目前主要依賴于經(jīng)驗(yàn)。 （最近，哈佛大學(xué)丘成桐先生領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)，大連理工大學(xué)羅鐘鉉教授、...
摘要：老顧受邀在一些大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)做了題為深度學(xué)習(xí)的幾何觀點(diǎn)的報(bào)告，匯報(bào)了這方面的進(jìn)展情況。昨天年月日，嚴(yán)東輝教授邀請(qǐng)老顧在泛華統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)舉辦的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)會(huì)議上做了深度學(xué)習(xí)的幾何觀點(diǎn)的報(bào)告。小結(jié)最優(yōu)傳輸理論可以用于解釋深度學(xué)習(xí)中的概率分布變換。...
摘要：第一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架該怎么選對(duì)于初學(xué)者而言一直是個(gè)頭疼的問(wèn)題。簡(jiǎn)介和是頗受數(shù)據(jù)科學(xué)家歡迎的深度學(xué)習(xí)開源框架。就訓(xùn)練速度而言，勝過(guò)對(duì)比總結(jié)和都是深度學(xué)習(xí)框架初學(xué)者非常棒的選擇。 「第一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架該怎么選」對(duì)于初學(xué)者而言一直是個(gè)頭疼的問(wèn)...
摘要：是一個(gè)專為移動(dòng)端異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算框架。地址文檔鏈接打開在線文檔網(wǎng)頁(yè)，引入眼簾的是這里簡(jiǎn)單介紹一下中的內(nèi)容移動(dòng)計(jì)算引擎是一種針對(duì)移動(dòng)異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)推理框架。 Mobile AI Compute Engine (MACE) 是一個(gè)專為移動(dòng)端異構(gòu)...
摘要：本文討論了多個(gè)評(píng)估指標(biāo)，并從多個(gè)方面對(duì)評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)估，包括距離分類器。鑒于定性評(píng)估的內(nèi)在缺陷，恰當(dāng)?shù)亩吭u(píng)估指標(biāo)對(duì)于的發(fā)展和更好模型的設(shè)計(jì)至關(guān)重要。鑒于評(píng)估非常有難度，評(píng)估評(píng)估指標(biāo)則更加困難。 作者：Qiantong Xu、Gao Huang、Yan...
摘要：近日，谷歌大腦發(fā)布了一篇全面梳理的論文，該研究從損失函數(shù)對(duì)抗架構(gòu)正則化歸一化和度量方法等幾大方向整理生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的特性與變體。他們首先定義了全景圖損失函數(shù)歸一化和正則化方案，以及最常用架構(gòu)的集合。 近日，谷歌大腦發(fā)布了一篇全面梳理 GAN ...
摘要：然而反向傳播自誕生起，也受到了無(wú)數(shù)質(zhì)疑。主要是因?yàn)?，反向傳播機(jī)制實(shí)在是不像大腦。他集結(jié)了來(lái)自和多倫多大學(xué)的強(qiáng)大力量，對(duì)這些替代品進(jìn)行了一次評(píng)估。號(hào)選手，目標(biāo)差傳播，。其中來(lái)自多倫多大學(xué)和，一作和來(lái)自，來(lái)自多倫多大學(xué)。 32年前，人工智能...
摘要：到目前為止我們依然遺留了一個(gè)對(duì)在單機(jī)上使用深度學(xué)習(xí)框架來(lái)說(shuō)最重要的問(wèn)題如何利用，也包括利用多個(gè)進(jìn)行訓(xùn)練。中使用對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，使用合并多個(gè)卡上的計(jì)算結(jié)果?？偨Y(jié)如何利用多個(gè)卡進(jìn)行訓(xùn)練對(duì)復(fù)雜模型或是大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練任務(wù)往往是必然的...
摘要：為了演示的潛在功能，我們將其配置為運(yùn)行兩種不同的癌癥檢測(cè)算法一種用于檢測(cè)淋巴結(jié)標(biāo)本中的乳腺癌轉(zhuǎn)移，另一種用于檢測(cè)前列腺切除術(shù)標(biāo)本中的前列腺癌。 近期，深度學(xué)習(xí)在眼科、皮膚科、放射科和病理科等醫(yī)學(xué)學(xué)科領(lǐng)域展現(xiàn)出了廣泛的應(yīng)用前景，它可以幫...
摘要：我盡可能對(duì)深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)器的組成做一個(gè)概述，包括使用預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)檢測(cè)器執(zhí)行任務(wù)的源代碼。當(dāng)我們理解了什么是目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，隨后會(huì)概述一個(gè)深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)器的核心模塊。方法傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)路線第一個(gè)方法不是純端到端的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)器。...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)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(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
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白馬嘯西風(fēng)