文章庫(kù)ARTICLE COLUMN
摘要：在一個(gè)數(shù)據(jù)分析任務(wù)和任務(wù)混合的環(huán)境中，大數(shù)據(jù)分析任務(wù)也會(huì)消耗很多網(wǎng)絡(luò)帶寬如操作，網(wǎng)絡(luò)延遲會(huì)更加嚴(yán)重。本地更新更新更新目前，我們已經(jīng)復(fù)現(xiàn)中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了多機(jī)并行的線性加速。 王佐，天數(shù)潤(rùn)科深度學(xué)習(xí)平臺(tái)負(fù)責(zé)人，曾擔(dān)任 Intel亞太研發(fā)中心T...
摘要：在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)稱為的研究和應(yīng)用都取得了顯著的成果。文章討論了在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，該如何調(diào)整超參數(shù)以及可視化卷積層。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完成這項(xiàng)任務(wù)。 在深度學(xué)習(xí)中，有許多不同的深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN或convnet)...
摘要：代碼地址在這篇文章中，我將盡我所能揭秘三種降維技術(shù)和自編碼器。動(dòng)機(jī)當(dāng)處理真實(shí)問(wèn)題和真實(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，我們往往遇到維度高達(dá)數(shù)百萬(wàn)的高維數(shù)據(jù)。盡管在其原來(lái)的高維結(jié)構(gòu)中，數(shù)據(jù)能夠得到較好的表達(dá)，但有時(shí)候我們可能需要給數(shù)據(jù)降維。 代碼地址：https://g...
摘要：在本次競(jìng)賽中，南京信息工程大學(xué)和帝國(guó)理工學(xué)院的團(tuán)隊(duì)獲得了目標(biāo)檢測(cè)的最優(yōu)成績(jī)，最優(yōu)檢測(cè)目標(biāo)數(shù)量為平均較精確率為。最后在視頻目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，帝國(guó)理工大學(xué)和悉尼大學(xué)所組成的團(tuán)隊(duì)取得了較佳表現(xiàn)。 在本次 ImageNet 競(jìng)賽中，南京信息工程大學(xué)和帝國(guó)...
摘要：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面，大部分節(jié)點(diǎn)都是等同的，但是在人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面，并不是這樣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)目前的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是三種結(jié)構(gòu)，全連接的卷積，循環(huán)?？偨Y(jié)一下，就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大腦皮層有共通的地方，但是并不能算是模擬。 神經(jīng)元在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)...
摘要：意味著完全保持，意味著完全丟棄?？ū全F寫這篇博文的時(shí)間我本可以抓一百只，請(qǐng)看下面的漫畫。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)以的概率判定輸入圖片中的卡比獸正在淋浴，以的概率判定卡比獸正在喝水，以的概率判定卡比獸正在遭遇襲擊。最終結(jié)果是卡比獸正在遭遇襲擊...
摘要：整個(gè)系統(tǒng)采用了目前較先進(jìn)的衣物檢測(cè)和跟蹤技術(shù)。然后對(duì)這些候選框進(jìn)行跟蹤，得到明星同款在視頻中的的運(yùn)動(dòng)軌跡。 《從視頻到電商：視頻衣物較精確檢索》圍繞視頻電商業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提出了一個(gè)在線視頻衣物較精確檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠滿足用戶在觀看影視劇...
摘要：在上通過(guò)這篇文章快速地介紹了不同類型的卷積結(jié)構(gòu)及優(yōu)勢(shì)。為了簡(jiǎn)單起見(jiàn)，本文僅探討二維卷積結(jié)構(gòu)。轉(zhuǎn)置卷積轉(zhuǎn)置卷積又名反卷積或是分?jǐn)?shù)步長(zhǎng)卷積。反卷積這種叫法是不合適的，因?yàn)樗环戏淳矸e的概念。實(shí)際上，反卷積是卷積操作的逆過(guò)程。 卷積神經(jīng)網(wǎng)...
摘要：也就是說(shuō)，這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，現(xiàn)在還只能當(dāng)做一種參考，還不能將場(chǎng)外號(hào)召力也計(jì)入工資體系中。不過(guò)研究者稱，無(wú)論是足球迷還是非足球迷，這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，都能為未來(lái)商品定價(jià)提供參考。 內(nèi)馬爾2.2億歐元轉(zhuǎn)換大巴黎阿森納主帥溫格在位20載，什么樣優(yōu)秀...
摘要：統(tǒng)計(jì)分布庫(kù)的初始版本。允許將邊界傳遞到最優(yōu)化接口。從版本開(kāi)始，這樣的模型將接受導(dǎo)出時(shí)指定的密鑰。更新示例以使用，并移動(dòng)到中。此外，此更改增加了設(shè)備列表中的主要以支持指定。廣播語(yǔ)義密切跟隨式廣播。 Tensorflow主要特征和改進(jìn)在Tensorflow庫(kù)...
摘要：深度學(xué)習(xí)架構(gòu)清單現(xiàn)在我們明白了什么是高級(jí)架構(gòu)，并探討了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的任務(wù)分類，現(xiàn)在讓我們列舉并描述一下最重要的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)吧。是較早的深度架構(gòu)，它由深度學(xué)習(xí)先驅(qū)及其同僚共同引入。這種巨大的差距由一種名為的特殊結(jié)構(gòu)引起。 時(shí)刻跟上深度學(xué)習(xí)...
摘要：日前，公司宣布推出其分布式深度學(xué)習(xí)軟件的測(cè)試版，該軟件證明了在深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)出來(lái)的技術(shù)飛躍。系統(tǒng)加速和內(nèi)存總監(jiān)在一篇博文中表示更受歡迎的深度學(xué)習(xí)框架擴(kuò)展到服務(wù)器中的多個(gè)，而不是擴(kuò)展到具有的多個(gè)服務(wù)器。 日前，IBM 公司宣布推出其分布式深度...
摘要：實(shí)現(xiàn)這一應(yīng)用的基本思想方法是將圖像的每一列用向量來(lái)表示，計(jì)算每一個(gè)的平均值，從而得到一個(gè)向量。標(biāo)準(zhǔn)加強(qiáng)學(xué)習(xí)模型通常要求建立一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，用于向代理機(jī)器反饋符合預(yù)期的行為。來(lái)源更多信息自學(xué)成才讓好奇驅(qū)動(dòng)計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)在很多 還記得《射雕英雄...
摘要：陳啟峰認(rèn)為，這種技術(shù)前途大好，最終可以用于創(chuàng)造真正模擬現(xiàn)實(shí)世界的游戲場(chǎng)景。小學(xué)時(shí)，陳啟峰先后獲得全國(guó)作文競(jìng)賽二等獎(jiǎng)和奧數(shù)競(jìng)賽一等獎(jiǎng)。年，歲的陳啟峰發(fā)表論文，提出數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 『凡所有相，皆是虛妄』上面這張德國(guó)街道圖片，乍一看像是行車記錄...
摘要：年，發(fā)表，至今，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)發(fā)展了十幾年了。年的結(jié)構(gòu)圖圖片來(lái)自于論文基于圖像識(shí)別的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這篇文章被稱為深度學(xué)習(xí)的開(kāi)山之作。還首次提出了使用降層和數(shù)據(jù)增強(qiáng)來(lái)解決過(guò)度匹配的問(wèn)題，對(duì)于誤差率的降低至關(guān)重要。 1998年，Yann LeCun 發(fā)表...
摘要：谷歌也不例外，在大會(huì)中介紹了人工智能近期的發(fā)展及其對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的影響，同時(shí)他也對(duì)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。表示，在谷歌產(chǎn)品中的應(yīng)用已經(jīng)超過(guò)了個(gè)月，用于搜索神經(jīng)機(jī)器翻譯的系統(tǒng)等。此外，學(xué)習(xí)優(yōu)化更新規(guī)則也是自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢(shì)中的一個(gè)信號(hào)。 在剛剛...
摘要：這篇就介紹利用生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)基本駕駛技能去除愛(ài)情動(dòng)作片中的馬賽克給愛(ài)情動(dòng)作片中的女孩穿衣服生成式模型上一篇用生成二維樣本的小例子中已經(jīng)簡(jiǎn)單介紹了，這篇再簡(jiǎn)要回顧一下生成式模型，算是補(bǔ)全一個(gè)來(lái)龍去脈。 作為一名久經(jīng)片場(chǎng)的老司機(jī)，早...
摘要：深度學(xué)習(xí)自動(dòng)找到對(duì)分類重要的特征，而在機(jī)器學(xué)習(xí)，我們必須手工地給出這些特征。數(shù)據(jù)依賴深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的區(qū)別在于數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)下的表現(xiàn)差異。這是深度學(xué)習(xí)一個(gè)特別的部分，也是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)主要的步驟。 前言 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在...
摘要：作為工程師的我們，怎樣才能確保在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中不存在偏見(jiàn)和種族歧視深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難用來(lái)解決邏輯問(wèn)題。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理大維度的特征數(shù)據(jù)方面效果不佳。 認(rèn)臉、翻譯、合成語(yǔ)音……深度學(xué)習(xí)在很多問(wèn)題上都取得了非常好的成績(jī)。那么，還有什么問(wèn)題...
摘要：無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)是突破困境的關(guān)鍵，采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的對(duì)抗訓(xùn)練讓擁有真正自我學(xué)習(xí)的能力。如何讓擁有人類的常識(shí)認(rèn)為要用無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是蛋糕上不可或缺的櫻桃，所需要資料量可能大約只有幾個(gè)，監(jiān)督式學(xué)習(xí) 6 月 29 日，臺(tái)灣大學(xué)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父...
摘要：此前有工作將像素?fù)p失和生成對(duì)抗損失整合為一種新的聯(lián)合損失函數(shù)，訓(xùn)練圖像轉(zhuǎn)換模型產(chǎn)生分辨率更清的結(jié)果。一般來(lái)說(shuō)，結(jié)合使用多種損失函數(shù)的效果通常比多帶帶使用一種要好。結(jié)合感知對(duì)抗損失和生成對(duì)抗損失，提出了感知對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)這一框架，處理圖像轉(zhuǎn)換...
摘要：農(nóng)企的深度學(xué)習(xí)加速庫(kù)更新了，它現(xiàn)在已經(jīng)能支持對(duì)的加速。全稱，是在去年月推出的開(kāi)源運(yùn)算平臺(tái)，則是為此開(kāi)發(fā)的軟件庫(kù)，其作用是將程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言和平臺(tái)連接，以充分利用架構(gòu)。 農(nóng)企的深度學(xué)習(xí)加速庫(kù)MIOpen 1.0更新了，它現(xiàn)在已經(jīng)能支持對(duì)CNN的加速。ROCm...
摘要：年月日，將標(biāo)志著一個(gè)時(shí)代的終結(jié)。數(shù)據(jù)集最初由斯坦福大學(xué)李飛飛等人在的一篇論文中推出，并被用于替代數(shù)據(jù)集后者在數(shù)據(jù)規(guī)模和多樣性上都不如和數(shù)據(jù)集在標(biāo)準(zhǔn)化上不如。從年一個(gè)專注于圖像分類的數(shù)據(jù)集，也是李飛飛開(kāi)創(chuàng)的。 2017 年 7 月 26 日，將標(biāo)志...
摘要：谷歌團(tuán)隊(duì)還研究使用該模型進(jìn)行噪聲輸入，其中以不同混合比例將兩個(gè)揚(yáng)聲器的單聲道混合語(yǔ)音作為模型的輸入。結(jié)論在本文中，谷歌團(tuán)隊(duì)引入了一種新的在線序列到序列模型的訓(xùn)練方式，并將其應(yīng)用于具有噪音輸入的環(huán)境。 近日谷歌團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一篇關(guān)于在線語(yǔ)音...
摘要：通過(guò)利用一系列利用視頻局部性的優(yōu)化，顯著降低了在每個(gè)幀上的計(jì)算量，同時(shí)仍保持常規(guī)檢索的高精度。的差異檢測(cè)器目前是使用逐幀計(jì)算的邏輯回歸模型實(shí)現(xiàn)的。這些檢測(cè)器在上的運(yùn)行速度非?？欤棵氤^(guò)萬(wàn)幀。也就是說(shuō)，每秒處理的視頻幀數(shù)超過(guò)幀。 視頻...
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)