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摘要：部署深度學(xué)習(xí)模型不是一項(xiàng)簡單的任務(wù)，它要求收集各種模型文件搭建服務(wù)棧初始化和配置深度學(xué)習(xí)框架暴露端點(diǎn)實(shí)時發(fā)送度量指標(biāo)，并運(yùn)行自定義的預(yù)處理和后置處理邏輯代碼，而這些僅僅是繁雜步驟中的一部分。開源的極大簡化了的深度學(xué)習(xí)模型部署過程。 什...
摘要：然而，對于廣大工程人員而言，應(yīng)用新技術(shù)仍存在挑戰(zhàn)，谷歌最近開源的庫解決了這個問題。為使開發(fā)者更輕松地使用進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，谷歌最近開源了，一個實(shí)現(xiàn)輕松訓(xùn)練和評估的輕量級庫。 生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）自被 Ian Goodfellow 等人提出以來，以其優(yōu)異的性能獲...
摘要：但在年春季關(guān)于理論機(jī)器學(xué)習(xí)的課程上，泛化理論專家表達(dá)了對這篇論文的不滿，尤其是其標(biāo)題。在一個相關(guān)的說明中，及其聯(lián)合作者的幾篇更早期的論文已經(jīng)提出了與張弛原等人對深度網(wǎng)絡(luò)的看法相當(dāng)相似的觀點(diǎn)。 深度學(xué)習(xí)的理論還存在諸多神秘之處。近來很多...
摘要：近來在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度模型在各種復(fù)雜的任務(wù)中表現(xiàn)十分優(yōu)秀。機(jī)器學(xué)習(xí)中最常用的正則化方法是對權(quán)重施加范數(shù)約束。 近來在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度模型在各種復(fù)雜的任務(wù)中表現(xiàn)十分優(yōu)秀。例如卷積神...
摘要：問深度學(xué)習(xí)社區(qū)現(xiàn)在面臨的主要挑戰(zhàn)是什么答打擊炒作發(fā)展倫理意識獲得科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性。深度學(xué)習(xí)簡直是科學(xué)的重災(zāi)區(qū)。 Keras之父、谷歌大腦人工智能和深度學(xué)習(xí)研究員Fran?ois Chollet撰寫了一本深度學(xué)習(xí)Python教程實(shí)戰(zhàn)書籍《Python深度學(xué)習(xí)》，書中介紹了深...
摘要：文本谷歌神經(jīng)機(jī)器翻譯去年，谷歌宣布上線的新模型，并詳細(xì)介紹了所使用的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前唇讀的準(zhǔn)確度已經(jīng)超過了人類。在該技術(shù)的發(fā)展過程中，谷歌還給出了新的，它包含了大量的復(fù)雜案例。谷歌收集該數(shù)據(jù)集的目的是教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)畫畫。 1. 文本...
摘要：和的得分均未超過右遺傳算法在也表現(xiàn)得很好。深度遺傳算法成功演化了有著萬自由參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)，這是通過一個傳統(tǒng)的進(jìn)化算法演化的較大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 Uber 涉及領(lǐng)域廣泛，其中許多領(lǐng)域都可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)改進(jìn)其運(yùn)作。開發(fā)包括神經(jīng)進(jìn)化在內(nèi)的各種有力的學(xué)習(xí)方...
摘要：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推動視覺語言理解和語音識別等領(lǐng)域取得了前所未有的進(jìn)步。這個標(biāo)量值隨后將組成該神經(jīng)元的激活矢量。繪圖的軸包含按類別排序的圖像灰色虛線表示類別邊界，軸則是神經(jīng)元的輸出值。左圖顯示了和中的兩個較高激活較大的歐氏范數(shù)神經(jīng)元。 深度...
摘要：一石激起千層浪，英偉達(dá)全新禁止在數(shù)據(jù)中心使用系列做深度學(xué)習(xí)，已經(jīng)成為今日等網(wǎng)站頭條。同時，英偉達(dá)僅僅限制在數(shù)據(jù)中心使用做深度學(xué)習(xí)，一般的高校和研究所這樣的非商業(yè)用戶，并不會受什么影響。 英偉達(dá)的CEO黃仁勛曾經(jīng)說，他最喜歡三件事——游戲、...
摘要：不過，今年月問世的第一版其實(shí)效果還可以，實(shí)現(xiàn)了基于語義信息遷移的顏色提示，讓上色效果更加和諧。生成過程迅速，效果尚好。作者在上回答說，和上一版相比，大部分訓(xùn)練都是純粹無監(jiān)督，甚至無條件的。 給喜歡的動漫形象建個了收藏夾，里面收集她的各...
摘要：它們從文件中生成一個浮點(diǎn)型的二維數(shù)組，并用于饋送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最后計(jì)算損失函數(shù)，即計(jì)算預(yù)測價格和實(shí)際價格之間的差異，并添加正則化到損失函數(shù)中?，F(xiàn)在我們在有一系列節(jié)點(diǎn)，當(dāng)在會話中使用時，每個節(jié)點(diǎn)計(jì)算損失函數(shù)對一個變量的梯度。 目前流行的深...
摘要：地址為什么使用遷移學(xué)習(xí)根據(jù)聯(lián)合創(chuàng)始人斯坦福副教授吳恩達(dá)介紹，遷移學(xué)習(xí)將會成為機(jī)器學(xué)習(xí)商業(yè)成就的下一驅(qū)動力。遷移學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，允許在特定的數(shù)據(jù)集上再利用已訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將其調(diào)整或遷移到其他數(shù)據(jù)集。 GitHub 地址：https://...
摘要：何愷明和兩位大神最近提出非局部操作為解決視頻處理中時空域的長距離依賴打開了新的方向。何愷明等人提出新的非局部通用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，超越。殘差連接是何愷明在他的年較佳論文中提出的。 Facebook何愷明和RGB兩位大神最近提出非局部操作non-local operatio...
摘要：鏈接是他們在數(shù)據(jù)集上達(dá)到了較先進(jìn)的性能，并且在高度重疊的數(shù)字上表現(xiàn)出比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好得多的結(jié)果。在常規(guī)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通常會有多個匯聚層，不幸的是，這些匯聚層的操作往往會丟失很多信息，比如目標(biāo)對象的準(zhǔn)確位置和姿態(tài)。 PPT由于筆者能力有...
摘要：信息瓶頸理論由耶路撒冷希伯來大學(xué)的計(jì)算機(jī)與神經(jīng)科學(xué)家等人提出。與我取得聯(lián)系并分享了一篇已提交盲審的論文，論文作者對信息瓶頸理論的一些發(fā)現(xiàn)作了批判性分析。這是一個重要更新，指出了信息瓶頸理論的一些局限性。 「信息瓶頸」（Information Bottl...
摘要：目前，這些選擇又稱為超參數(shù)是通過經(jīng)驗(yàn)，隨機(jī)搜索或計(jì)算密集型搜索過程來選擇的。該技術(shù)是超參數(shù)優(yōu)化最常用的兩種方法隨機(jī)搜索和手動調(diào)試的結(jié)合。隨機(jī)搜索中會并行訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的群體，并在訓(xùn)練結(jié)束時選擇較高性能的模型。 在圍棋和Atari游戲、圖像識別...
摘要：日前，谷歌發(fā)布開發(fā)圖片數(shù)據(jù)集的版，比起今年月份發(fā)布的版，這一版本的邊框數(shù)和圖像層級標(biāo)簽數(shù)都大大增加。大部分的人工驗(yàn)證都已經(jīng)在谷歌內(nèi)部手工完成了，另外一小部分是通過在上進(jìn)行眾包驗(yàn)證來完成的。 日前，谷歌發(fā)布 Open Images Dataset （開發(fā)圖片...
摘要：近期，吳恩達(dá)團(tuán)隊(duì)用深度學(xué)習(xí)建立了一個項(xiàng)目，利用病人的電子病例，來檢測未來個月有高死亡風(fēng)險的病人。在死亡率預(yù)測的報(bào)告中，吳恩達(dá)團(tuán)隊(duì)也運(yùn)用了成熟的消融技術(shù)，重點(diǎn)標(biāo)注了病人數(shù)據(jù)中對高死亡率最具預(yù)測性的因素。 用過去1年的醫(yī)療記錄就能預(yù)測一個人...
摘要：近日，針對泛化能力強(qiáng)大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法解釋其具體決策的問題，深度學(xué)習(xí)殿堂級人物等人發(fā)表論文提出軟決策樹。即使沒有使用無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，仍然有可能通過使用一種稱為蒸餾法，的技術(shù)和一種執(zhí)行軟決策的決策樹，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力遷移到?jīng)Q策樹上。 ...
摘要：第一列和第六列顯示輸入圖像，其余列是產(chǎn)生的圖像。然而，現(xiàn)有的模型在多域圖像轉(zhuǎn)換任務(wù)中效率低下。該圖表示連接多個域的拓?fù)鋱D。在訓(xùn)練過程中，隨機(jī)生成目標(biāo)域標(biāo)簽并訓(xùn)練模型，以便靈活地將輸入圖像轉(zhuǎn)換到目標(biāo)域。 圖像到圖像轉(zhuǎn)化的任務(wù)是將一個給定...
摘要：從標(biāo)題上可以看出，這是一篇在實(shí)例分割問題中研究擴(kuò)展分割物體類別數(shù)量的論文。試驗(yàn)結(jié)果表明，這個擴(kuò)展可以改進(jìn)基準(zhǔn)和權(quán)重傳遞方法。 今年10月，何愷明的論文Mask R-CNN摘下ICCV 2017的較佳論文獎（Best Paper Award），如今，何愷明團(tuán)隊(duì)在Mask R-C...
摘要：最值得注意的一點(diǎn)是，整個圖都是在一個函數(shù)中定義和構(gòu)造的，那么這即不可讀也不可重復(fù)使用。 在 TensorFlow 中定義你的模型，可能會導(dǎo)致一個巨大的代碼量。那么，如何去組織代碼，使得它是一個高可讀性和高可重用的呢？如果你剛剛開始學(xué)習(xí)代碼架構(gòu)，那...
摘要：二是精度查全率和得分，用來衡量判別式模型的質(zhì)量。精度查全率和團(tuán)隊(duì)還用他們的三角形數(shù)據(jù)集，測試了樣本量為時，大范圍搜索超參數(shù)來進(jìn)行計(jì)算的精度和查全率。 從2014年誕生至今，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）熱度只增不減，各種各樣的變體層出不窮。有位名叫Av...
摘要：今天推出了一個名叫的開源工具，用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來從測序數(shù)據(jù)中快速較精確識別堿基變異位點(diǎn)。今天，團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合同屬于旗下的生命科學(xué)兄弟公司，用了兩年多時間，研發(fā)出了一個名叫的開源工具，專門用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別結(jié)果中測序數(shù)據(jù)里這些堿基變異位點(diǎn)。...
摘要：在本教程中，我會介紹如何只使用低級別的工具從零開始構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及使用可視化我們的計(jì)算圖和網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)。選擇模型接下來，我必須決定使用哪個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。實(shí)質(zhì)上，大多數(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都包含卷積和池化。 如果使用TensorFlow的所有較...
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(xùn)練、推理能力由高到低做了...
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社區(qū)管理員
白馬嘯西風(fēng)