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摘要：而加快推動這一趨勢的，正是卷積神經網絡得以雄起的大功臣。卷積神經網絡面臨的挑戰(zhàn)對的深深的質疑是有原因的。據此，也斷言卷積神經網絡注定是沒有前途的神經膠囊的提出在批判不足的同時，已然備好了解決方案，這就是我們即將討論的膠囊神經網絡，簡稱...
摘要：第一個主流產品級深度學習庫，于年由啟動。在年月日宣布，的開發(fā)將終止。張量中最基本的單位是常量變量和占位符。占位符并沒有初始值，它只會分配必要的內存。是一個字典，在字典中需要給出每一個用到的占位符的取值。 為什么選擇 TensorFlow？在本文中...
摘要：在這項工作中，我們提出了自注意力生成對抗網絡，它將自注意力機制引入到卷積中。越高，表示圖像質量越好。表將所提出的與較先進模型進行比較，任務是上的類別條件圖像生成。 圖像合成（Image synthesis）是計算機視覺中的一個重要問題。隨著生成對抗網...
摘要：而這種舉一反三的能力在機器學習領域同樣適用，科學家將其稱之為遷移學習。與深度學習相比，我們技術較大優(yōu)點是具有可證明的性能保證。近幾年的人工智能熱潮中，深度學習是最主流的技術，以及之后的成功，更是使其幾乎成為的代名詞。 如今，人類將自己...
摘要：系統(tǒng)動力學之父之父再發(fā)新作這一次，他借鑒了人類認知世界的模式，為機器建造了一個世界觀模型。同時，文摘菌也會手把手教你訓練出一個有簡單世界觀的賽車手。遞歸神經網絡沒有遞歸神經網絡的賽車手可能會把車開成這樣。。。 人類對周遭世界的認知，...
摘要：老顧受邀在一些大學和科研機構做了題為深度學習的幾何觀點的報告，匯報了這方面的進展情況。深度學習的主要目的和功能之一就是從數據中學習隱藏的流形結構和流形上的概率分布。 （最近，哈佛大學丘成桐先生領導的團隊，大連理工大學羅鐘鉉教授、雷娜教...
摘要：現在，人臉識別的克星反人臉識別問世了。多倫多大學教授和研究生的團隊開發(fā)了一種算法，可以動態(tài)地破壞人臉識別系統(tǒng)。因此，成功的攻擊需要同時欺騙所有對象方案。算法對抗生成器訓練給定人臉檢測置信度的對抗成功率。 論文地址：https://joeybose.gith...
摘要：首先第一種當然是在年提出的，它奠定了整個卷積神經網絡的基礎。其中局部感受野表示卷積核只關注圖像的局部特征，而權重共享表示一個卷積核在整張圖像上都使用相同的權值，最后的子采樣即我們常用的池化操作，它可以精煉抽取的特征。 近日，微軟亞洲研...
摘要：今年月，谷歌發(fā)布了。在谷歌內部被稱為的方法中，一個控制器神經網絡可以提出一個子模型架構，然后可以在特定任務中對其進行訓練和評估質量。對于整個領域來說，一定是下一個時代發(fā)展重點，并且極有可能是機器學習的大殺器。 為什么我們需要 AutoML？在...
摘要：最后，我們顯示了若干張圖像中所生成的趣味字幕。圖所提出的有趣字幕生成的體系結構。我們將所提出的方法稱為神經玩笑機器，它是與預訓練模型相結合的。用戶對已發(fā)布的字幕的趣味性進行評估，并為字幕指定一至三顆星。 可以毫不夸張地說，笑是一種特殊...
摘要：以攻擊模型為例，介紹生成攻擊樣本的基本原理?？偨Y本章介紹了對抗樣本的基本原理，并以最簡單的梯度下降算法演示了生成對抗樣本的基本過程，大家可能會因為它的效率如此低而印象深刻。 對抗樣本是機器學習模型的一個有趣現象，攻擊者通過在源數據上增...
摘要：或許是有的這是一篇關于隨機加權平均的新論文所獲得的成果。隨機加權平均，隨機加權平均和快速幾何集成非常近似，除了計算損失的部分。 在這篇文章中，我將討論最近兩篇有趣的論文。它們提供了一種簡單的方式，通過使用一種巧妙的集成方法提升神經網絡...
摘要：康納爾大學數學博士博士后則認為，圖神經網絡可能解決圖靈獎得主指出的深度學習無法做因果推理的核心問題。圖靈獎得主深度學習的因果推理之殤年初，承接有關深度學習煉金術的辯論，深度學習又迎來了一位重要的批評者。 作為行業(yè)的標桿，DeepMind的動向...
摘要：雖然為企業(yè)定制的深度學習框架可以提供重要的價值，但自己構建一個這樣的框架會帶來獨特的挑戰(zhàn)。目前，訓練深度學習模型的較佳選擇是圖形處理單元。實際上，由于規(guī)模和管理方面的復雜性不可預測，許多深度學習項目的最終歸宿都是數據科學實驗。 深度學...
摘要：在這里，代表照片，也就是形狀為的矩陣，是圖像被標記的分數。我首先使用這張照片我的分數是，這意味著我的顏值比數據集中的人高。我拍了很多照片，最終我得到了分，這意味著我比數據集中的人更具吸引力。 什么？！顏值客觀化要進行實質性推進了？...
摘要：在圖像分析中，卷積神經網絡在時間和內存方面優(yōu)于全連接網絡。這是為什么呢卷積神經網絡優(yōu)于全連接網絡的優(yōu)勢是什么呢卷積神經網絡是如何從全連接網絡中派生出來的呢卷積神經網絡這個術語又是從哪里而來這些問題在本文中一一為大家解答。 在圖像分析中...
摘要：基于候選區(qū)域的目標檢測器滑動窗口檢測器自從獲得挑戰(zhàn)賽冠軍后，用進行分類成為主流。一種用于目標檢測的暴力方法是從左到右從上到下滑動窗口，利用分類識別目標。這些錨點是精心挑選的，因此它們是多樣的，且覆蓋具有不同比例和寬高比的現實目標。 目...
摘要：本論文研究只有遺忘門的話會怎樣，并提出了，實驗表明該模型的性能優(yōu)于標準。這里我們發(fā)現，一個只有遺忘門且?guī)в衅庙椀陌姹静粌H能節(jié)省計算成本，而且在多個基準數據集上的性能優(yōu)于標準，能與一些當下較好的模型競爭。 本論文研究 LSTM 只有遺忘門的...
摘要：一維卷積常用于序列模型，自然語言處理領域。三維卷積這里采用代數的方式對三維卷積進行介紹，具體思想與一維卷積二維卷積相同。 由于計算機視覺的大紅大紫，二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積，之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流...
摘要：之后，注意力模型出現了。等企業(yè)越來越多地使用了基于注意力模型的網絡。所有這些企業(yè)已經將及其變種替換為基于注意力的模型，而這僅僅是個開始。比起基于注意力的模型，需要更多的資源來訓練和運行。這樣的回溯前進單元是神經網絡注意力模型組。 循環(huán)...
摘要：我們可以通過在特征圖上滑動窗口來檢測目標。以前的滑動窗口方法的致命錯誤在于使用窗口作為最終的邊界框，這就需要非常多的形狀來覆蓋大部分目標。更有效的方法是將窗口當做初始猜想，這樣我們就得到了從當前滑動窗口同時預測類別和邊界框的檢測器。 ...
摘要：預測事件本質上是我們通過機器學習預測系統(tǒng)，創(chuàng)造出來的一個假想事件，并根據預測閾值的不同，可以在下載安裝及最終付費之間做優(yōu)化調節(jié)。目前，此機器學習系統(tǒng)已在行業(yè)內上線，每天會分析預測上百萬用戶，幫助他們優(yōu)化游戲內及廣告體驗。 近年來，移動...
摘要：雖然這些都是機器學習工具集，但它們并不是完全取代對方，這意味著像和這樣一兩種流行框架不會淘汰其他框架。事實上，由于四處收購技術公司具體來說指和，英特爾有多款加速器上榜。 作者簡介：Dan Olds是技術趨勢和客戶情緒方面的權威人士，他也是經常...
摘要：微軟在大會上興奮地宣布了的預覽版，這是一種跨平臺的開源機器學習框架。核心組件作為的一部分而發(fā)布今天的代碼倉庫包含用于模型訓練和使用的，以及許多常見的機器學習任務如回歸和分類所需要的各種轉換和學習器。 微軟在Build 2018大會上興奮地宣布了M...
早期成果卷積神經網絡是各種深度神經網絡中應用最廣泛的一種，在機器視覺的很多問題上都取得了當前較好的效果，另外它在自然語言處理，計算機圖形學等領域也有成功的應用。第一個真正意義上的卷積神經網絡由LeCun在1989年提出[1]，后來進行了改進，它被用于...
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的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
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