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摘要：對(duì)于大多數(shù)想上手深度學(xué)習(xí)的小伙伴來說，我應(yīng)當(dāng)從那篇論文開始讀起這是一個(gè)亙古不變的話題。接下來的論文將帶你深入理解深度學(xué)習(xí)方法深度學(xué)習(xí)在前沿領(lǐng)域的不同應(yīng)用。 對(duì)于大多數(shù)想上手深度學(xué)習(xí)的小伙伴來說，我應(yīng)當(dāng)從那篇論文開始讀起？這是一個(gè)亙...
摘要：此發(fā)行版還添加了新的重要的深度學(xué)習(xí)功能，可簡(jiǎn)化工程師研究人員及其他領(lǐng)域?qū)＜以O(shè)計(jì)訓(xùn)練和部署模型的方式。內(nèi)部基準(zhǔn)測(cè)試顯示，在部署階段為深度學(xué)習(xí)模型產(chǎn)生的代碼，比的性能提高倍，比的性能提高倍。 MATLAB Release 2017b (R2017b) 今日正式推出，其...
摘要：耶路撒冷希伯來大學(xué)的計(jì)算機(jī)與神經(jīng)科學(xué)家提出了一項(xiàng)名為信息瓶頸的新理論，有望最終打開深度學(xué)習(xí)的黑箱，以及解釋人腦的工作原理。 耶路撒冷希伯來大學(xué)的計(jì)算機(jī)與神經(jīng)科學(xué)家 Naftali Tishby 提出了一項(xiàng)名為「信息瓶頸」（Information Bottleneck）的新...
摘要：認(rèn)為，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)一種被稱為信息瓶頸的過程在學(xué)習(xí)，他和兩位合作者最早在年對(duì)這一過程進(jìn)行了純理論方面的描述。另外一些研究人員則持懷疑態(tài)度，認(rèn)為信息瓶頸理論不能完全解釋深學(xué)習(xí)的成功。 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器已經(jīng)學(xué)會(huì)了交談、開車，在玩視...
摘要：因?yàn)檫@些設(shè)備直接連接傳感器數(shù)據(jù)攝像頭麥克風(fēng)陀螺儀等，所以在終端設(shè)備上部署機(jī)器學(xué)習(xí)具有極大的吸引力。論文地址摘要我們提出了在分布式計(jì)算層級(jí)上的分布式深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含云邊緣設(shè)備以及終端設(shè)備。垂直線表示通道，連接水平線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。 近年來...
摘要：近幾年以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么問題為主題做了多場(chǎng)報(bào)道，提出了他的計(jì)劃。最初提出就成為了人工智能火熱的研究方向。展現(xiàn)了和玻爾茲曼分布間驚人的聯(lián)系其在論文中多次稱，其背后的內(nèi)涵引人遐想。 Hinton 以深度學(xué)習(xí)之父 和 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先驅(qū) 聞名于世...
摘要：損失代價(jià)的減小是一件好事只有在數(shù)據(jù)很龐大的時(shí)候在機(jī)器學(xué)習(xí)中，幾乎任何時(shí)候都是，我們才需要使用，，迭代這些術(shù)語，在這種情況下，一次性將數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)是不可能的。 你肯定經(jīng)歷過這樣的時(shí)刻，看著電腦屏幕抓著頭，困惑著：「為什么我會(huì)在代碼中使...
摘要：月，卡耐基梅隆大學(xué)的程序在一對(duì)一不限注的撲克比賽中，擊敗了一組的德州撲克職業(yè)選手。概述擊敗人類冠軍的三件事的深藍(lán)，由卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開飯，在年的復(fù)賽中擊敗國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。年，奧克蘭大學(xué)發(fā)布。 2017年是AI在撲克上取得突破的一年...
摘要：年，舉辦過一個(gè)很受歡迎的貓狗識(shí)別競(jìng)賽。當(dāng)時(shí)，正如比賽官網(wǎng)宣布的，在使用張貓和狗的圖像進(jìn)行訓(xùn)練后，較先進(jìn)的算法分辨貓狗的準(zhǔn)確率是。醫(yī)學(xué)診斷異常檢測(cè)圖像識(shí)別的工業(yè)應(yīng)用，等等。小結(jié)結(jié)果令人吃驚。 2013年，Kaggle舉辦過一個(gè)很受歡迎的貓狗識(shí)別競(jìng)...
摘要：你一定不想錯(cuò)過這個(gè)全球較大的公開數(shù)據(jù)集。令人興奮的是，斯坦福普林斯頓等的研究人員聯(lián)手給大量的空間打了些標(biāo)簽，并將標(biāo)記數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)集的形式公開出來。這是目前世界上較大的公開數(shù)據(jù)集，其中的標(biāo)注意義重大。 你一定不想錯(cuò)過這個(gè)全球較大的公開3D數(shù)...
摘要：專門設(shè)計(jì)了一套針對(duì)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題的，目前提供三種預(yù)測(cè)模型。使用模型預(yù)測(cè)時(shí)間序列自回歸模型，可以簡(jiǎn)稱為模型是統(tǒng)計(jì)學(xué)上處理時(shí)間序列模型的基本方法之一。使用模型訓(xùn)練驗(yàn)證并進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)的示例程序?yàn)椤?前言如何用TensorFlow結(jié)合LSTM來做時(shí)間...
摘要：即便對(duì)于行家來說，調(diào)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于所有失真應(yīng)該具有不變性，你需要特別訓(xùn)練這一點(diǎn)。對(duì)于負(fù)數(shù)，會(huì)給出，這意味著函數(shù)沒有激活。換句話說，神經(jīng)元有一部分從未被使用過。這是因?yàn)樵黾痈嗟膶訒?huì)讓網(wǎng)絡(luò)的精度降低。 即便對(duì)...
摘要：分組卷積的思想影響比較深遠(yuǎn)，當(dāng)前一些輕量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)，都用到了分組卷積的操作，以節(jié)省計(jì)算量。得到新的通道之后，這時(shí)再對(duì)這批新的通道進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的跨通道卷積操作。 CNN從2012年的AlexNet發(fā)展至今，科學(xué)家們發(fā)明出各種各樣的CNN模型，一個(gè)比一個(gè)深，一個(gè)...
摘要：絕大多數(shù)人忽略了深度學(xué)習(xí)只占機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的，而機(jī)器學(xué)習(xí)又只占到了人工智能領(lǐng)域的。一個(gè)深度學(xué)習(xí)專家無法與人工智能專家劃上等號(hào)。但是，深度學(xué)習(xí)并不是人類可以創(chuàng)造的人工智能科技的終點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)的公正性并非來自其自身，而是人類篩選和準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)...
摘要：十開放模式識(shí)別項(xiàng)目開放模式識(shí)別項(xiàng)目，致力于開發(fā)出一套包含圖像處理計(jì)算機(jī)視覺自然語言處理模式識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)和相關(guān)領(lǐng)域算法的函數(shù)庫。 一、開源生物特征識(shí)別庫 OpenBROpenBR 是一個(gè)用來從照片中識(shí)別人臉的工具。還支持推算性別與年齡。使用方法：$ br ...
摘要：沒有繼續(xù)完成學(xué)業(yè)，而是退了學(xué)，搬到了當(dāng)時(shí)倫敦北部臟亂的伊斯靈頓區(qū)，成了一名木匠。于是，他決定辭職以表抗議，并隨后搬到了加拿大，遠(yuǎn)離軍事機(jī)構(gòu)的資助。谷歌宣布旗下的無人駕駛汽車已經(jīng)行駛了英里，沒有發(fā)生一次意外。 英國(guó)《每日電訊報(bào)》打算用三...
摘要：劍橋大學(xué)印度國(guó)家技術(shù)學(xué)院近日聯(lián)合發(fā)布了一篇論文，名為利用空間融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過面部關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行偽裝人臉識(shí)別，該論文利用空間融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為刑偵過程的人臉識(shí)別提供了有力的支持，我們來一窺究竟。 劍橋大學(xué)、印度國(guó)家技術(shù)學(xué)院近日聯(lián)合發(fā)布了...
摘要：近日，英國(guó)小哥在上圖解了一系列生成式對(duì)抗網(wǎng)和變分自編碼器的實(shí)現(xiàn)。 近日，英國(guó)小哥Pawel.io在GitHub上圖解了一系列生成式對(duì)抗網(wǎng)（GAN）和變分自編碼器（VAE）的TensorFlow實(shí)現(xiàn)。生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）GAN論文地址：https://arxiv.org/abs/1406.2661價(jià)...
摘要：類似地，輸入中的大規(guī)模特征將主導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)并導(dǎo)致下游發(fā)生更大的變化。因此，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫的自動(dòng)規(guī)范化往往是不夠的，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫會(huì)在每個(gè)特征的基礎(chǔ)上盲目地減去平均值并除以方差。 如果你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不工作，該怎么辦？作者在這里列出了建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)...
摘要：考慮到這一點(diǎn)，我們將這種方法稱為深度學(xué)習(xí)。這使我們回到原來的問題上我們不是因?yàn)樯疃饶Ｐ投鴮⑵浞Q為深度學(xué)習(xí)。這意味著具有個(gè)完全連接的層并且只有完全連接的層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將不再是深度學(xué)習(xí)模型，而某些具有少量卷積層的網(wǎng)絡(luò)卻可以稱為深度學(xué)習(xí)。 不...
摘要：近日，與微軟聯(lián)合推出了開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換格式，它是一個(gè)表征深度學(xué)習(xí)模型的標(biāo)準(zhǔn)，可實(shí)現(xiàn)模型在不同框架之間的遷移。例如，在中，條件句通常是對(duì)輸入張量的大小或維度上的計(jì)算。 近日，F(xiàn)acebook 與微軟聯(lián)合推出了開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換（ONNX）格式，它是...
摘要：我們先看看的初始化函數(shù)的完整定義，看構(gòu)造一個(gè)模型可以輸入哪些參數(shù)我們可以將類的構(gòu)造函數(shù)中的參數(shù)分為以下幾組基礎(chǔ)參數(shù)我們訓(xùn)練的模型存放到指定的目錄中?？赐昴Ｐ偷臉?gòu)造函數(shù)后，我們大概知道和端的模型各對(duì)應(yīng)什么樣的模型，模型需要輸入什么樣的參...
摘要：論文鏈接會(huì)上其他科學(xué)家認(rèn)為反向傳播在人工智能的未來仍然起到關(guān)鍵作用。既然要從頭再來，的下一步是什么值得一提的是，與他的谷歌同事和共同完成的論文已被大會(huì)接收。 三十多年前，深度學(xué)習(xí)著名學(xué)者 Geoffrey Hinton 參與完成了論文《Experiments on L...
摘要：相比于直接使用搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將作為高級(jí)，并使用作為后端要簡(jiǎn)單地多。測(cè)試一學(xué)習(xí)模型的類型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集任務(wù)小圖片數(shù)據(jù)集目標(biāo)將圖片分類為個(gè)類別根據(jù)每一個(gè)的訓(xùn)練速度，要比快那么一點(diǎn)點(diǎn)。 如果我們對(duì) Keras 在數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)方面的流行...
摘要：在最近的一次大會(huì)上，表示，他對(duì)反向傳播深表懷疑，并認(rèn)為我的觀點(diǎn)是將它完全摒棄，然后重新開始。相對(duì)于對(duì)象函數(shù)計(jì)算反向傳播。通常，目標(biāo)函數(shù)是預(yù)測(cè)分布與實(shí)際分布之間差異的量度。所以也許無監(jiān)督的學(xué)習(xí)不需要目標(biāo)函數(shù)，但是它仍然可能需要反向傳播。...
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)