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摘要：現(xiàn)在，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院正在上著手準備一個開源項目，與全球研究者合作開展這一項跨學(xué)科天體物理學(xué)和計算機科學(xué)的開創(chuàng)性工作。 上圖向我們分別展示了一個原始星系的圖像（左邊第一張），經(jīng)過退化處理了的星系圖像（左起第二張），經(jīng)GAN修復(fù)的星系圖像...
摘要：現(xiàn)場宣布全球領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)開源框架正式對外發(fā)布版本，并保證的本次發(fā)布版本的接口滿足生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定性要求。有趣的應(yīng)用案例皮膚癌圖像分類皮膚癌在全世界范圍內(nèi)影響深遠，患病人數(shù)眾多，嚴重威脅身體機能。 前言本文屬于介紹性文章，其中會介紹許多Ten...
摘要：科技評論絕大部分論文都是為了解決問題，深鑒科技的這篇論文的核心靈感來自于哪里一直以來，深度學(xué)習(xí)計算遇到的較大瓶頸其實是帶寬問題，而非計算本身。由于深度學(xué)習(xí)里的特征表示本身就是稀疏的，因此我們做一個直接的剪枝壓縮來減少帶寬的使用。 近日...
摘要：上周，在舊金山召開的人工智能國際較高級會議上，來自微軟亞洲研究院的鄭宇博士及其團隊的論文首創(chuàng)性的將時空數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)結(jié)合起來，利用時空深度殘差網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測城市人流問題。 上周，在舊金山召開的人工智能國際較高級會議AAAI 2017上，來自微軟亞...
摘要：實驗蒙特祖瑪?shù)膹?fù)仇蒙特祖瑪?shù)膹?fù)仇是上最難的游戲之一。圖蒙特祖瑪?shù)膹?fù)仇的學(xué)習(xí)曲線在第一個房間中學(xué)習(xí)的子目標(biāo)的可視化呈現(xiàn)。結(jié)論如何創(chuàng)建一個能夠?qū)W習(xí)將其行為分解為有意義的基元，然后重新利用它們以更有效地獲取新的行為，這是一個長期存在的研究問...
摘要：李理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之簡介是一種防止模型過擬合的技術(shù)，這項技術(shù)也很簡單，但是很實用。原文鏈接李理三層卷積網(wǎng)絡(luò)和的實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理已經(jīng)在推薦李理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之的原理及實現(xiàn)以及李理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之二文中詳細講過了，這里我們看怎么實現(xiàn)。 《...
摘要：如果將小磁針看作神經(jīng)元，磁針狀態(tài)看作激發(fā)與抑制，也可以用來構(gòu)建深度學(xué)習(xí)的模型，或者玻爾茲曼機。這么多的基礎(chǔ)理論，展現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)中的無處不在的物理本質(zhì)。 最近朋友圈里有大神分享薛定諤的滾，一下子火了，當(dāng)一個妹子叫你滾的時候，你永遠不知...
摘要：你可以發(fā)布一個可再現(xiàn)的機器學(xué)習(xí)項目，它幾乎不需要用戶設(shè)置，不需要用戶花小時去下載依賴或者報錯相反，你可以這樣做這種方法可以直接運行你的腳本，所有的依賴包括支持都幫你準備好了。應(yīng)該怎么做針對機器學(xué)習(xí)的使用場景，你較好把你的代碼發(fā)布到上。...
摘要：最近，等人對于英偉達的四種在四種不同深度學(xué)習(xí)框架下的性能進行了評測。本次評測共使用了種用于圖像識別的深度學(xué)習(xí)模型。深度學(xué)習(xí)框架和不同網(wǎng)絡(luò)之間的對比我們使用七種不同框架對四種不同進行，包括推理正向和訓(xùn)練正向和反向。一直是深度學(xué)習(xí)方面最暢...
摘要：不同平臺的不同表情和雅虎視覺與機器學(xué)習(xí)團隊測試了三種不同的方法算法，一種快速線性分類器算法，一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)算法，一種平衡性能與復(fù)雜性的卷積網(wǎng)絡(luò)。雅虎不是將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于的公司。 周末想在Netflix看場電影？可能，你選擇觀看的電影正受...
摘要：本文依據(jù)對簡稱白皮書和官方教程的理解，從系統(tǒng)和代碼實現(xiàn)角度講解的內(nèi)部實現(xiàn)原理。這一點是和包括在內(nèi)的符號編程框架較大的不同。的做法是引入了來處理。這樣就幾乎讓本身成為一門獨立的語言。當(dāng)為是，執(zhí)行操作當(dāng)為時，執(zhí)行操作。支持的控制算子有和等...
摘要：谷歌表示，在一些情況下，系統(tǒng)的翻譯準確度能夠接近人類翻譯水平。年月，谷歌推出了新型的翻譯系統(tǒng)。因此，相比以往任何翻譯系統(tǒng)，谷歌的新型翻譯系統(tǒng)更加接近人類大腦的翻譯方式。 作為全球 AI 語言翻譯服務(wù)的領(lǐng)先者之一，2016年9月，谷歌推出了新型的...
摘要：作者在更新消息，過去三個月以來，在新增貢獻者新問題綜合人氣度四個指標(biāo)中，有兩項都排名第二。當(dāng)然，四項全部都是第一。綜合人氣為第二。 Keras 作者 Francois Chollet 在 Twitter 更新消息，過去三個月以來，Keras 在新增貢獻者、新問題、Fork、綜合...
摘要：但是如果你和我是一樣的人，你想自己攢一臺奇快無比的深度學(xué)習(xí)的電腦?？赡軐ι疃葘W(xué)習(xí)最重要的指標(biāo)就是顯卡的顯存大小。性能不錯，不過夠貴，都要美元以上，哪怕是舊一點的版本。電源我花了美元買了一個的電源。也可以安裝，這是一個不同的深度學(xué)習(xí)框架...
摘要：深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在圖像分類檢測分割高分辨率圖像生成等諸多領(lǐng)域取得了突破性的成績。另一個問題是深度學(xué)習(xí)的模型比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有時候并不能很好地學(xué)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的一些特征。本文通過最近的幾篇文章來介紹它在圖像分割和高分辨率圖像生成中的應(yīng)用。 深...
摘要：可以想象，監(jiān)督式學(xué)習(xí)和增強式學(xué)習(xí)的不同可能會防止對抗性攻擊在黑盒測試環(huán)境下發(fā)生作用，因為攻擊無法進入目標(biāo)策略網(wǎng)絡(luò)。我們的實驗證明，即使在黑盒測試中，使用特定對抗樣本仍然可以較輕易地愚弄神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略。 機器學(xué)習(xí)分類器在故意引發(fā)誤分類的輸...
摘要：毫無疑問，深度學(xué)習(xí)將驅(qū)動在公司中的應(yīng)用。在其價值評估和策略評估上使用的就是深度學(xué)習(xí)。端到端的深度學(xué)習(xí)是一個令人著迷的研究領(lǐng)域，但是迄今為止混合系統(tǒng)在應(yīng)用領(lǐng)域會更有效率。目前專注于深度學(xué)習(xí)模式，方法和戰(zhàn)略的研究。 在之前的博客中，我曾預(yù)...
摘要：在圖像上的應(yīng)用從目前的文獻來看，在圖像上的應(yīng)用主要是往圖像修改方向發(fā)展。涉及的圖像修改包括單圖像超分辨率交互式圖像生成圖像編輯圖像到圖像的翻譯等。單圖像超分辨率單圖像超分辨率任務(wù)就是給定單張低分辨率圖像，生成它的高分辨率圖像。 今天我...
摘要：成本函數(shù)成本對于線性回歸，成本函數(shù)是表示每個預(yù)測值與其預(yù)期結(jié)果之間的聚合差異的某些函數(shù)對于邏輯回歸，是計算每次預(yù)測的正確或錯誤的某些函數(shù)。成本函數(shù)的變換涉及到預(yù)測結(jié)果和實際結(jié)果之間數(shù)值距離的任何函數(shù)都不能作為成本函數(shù)。 矩陣和多特征線...
摘要：近日它們交鋒的戰(zhàn)場就是動態(tài)計算圖，誰能在這場戰(zhàn)爭中取得優(yōu)勢，誰就把握住了未來用戶的流向。所以動態(tài)框架對虛擬計算圖的構(gòu)建速度有較高的要求。動態(tài)計算圖問題之一的多結(jié)構(gòu)輸入問題的高效計 隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)框架之間競爭也日益激烈，新...
摘要：在最近的會議上，吳恩達分享了關(guān)于深度學(xué)習(xí)的一些看法。深度學(xué)習(xí)較大的優(yōu)勢在于它的規(guī)模，從吳恩達總結(jié)的下圖可以看出當(dāng)數(shù)據(jù)量增加時，深度學(xué)習(xí)模型性能更好。深度學(xué)習(xí)模型如此強大的另一個原因，是端到端的學(xué)習(xí)方式。然而，深度學(xué)習(xí)卻使它有了一點變化...
摘要：那些局部響應(yīng)由小的通常神經(jīng)補丁表示。概述我們尋求對損失函數(shù)進行了優(yōu)化的修復(fù)圖像，其被表示為三個項的組合整體內(nèi)容項，局部紋理項和項。我們的方法使用兩個聯(lián)合損失函數(shù)來解決未知圖像，即整體內(nèi)容損失和局部紋理損失。 完勝 PS！新方法實現(xiàn)完美腦...
摘要：在這項工作中，我們提出了基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的自動面部老化方法。用于重建輸入圖像的的近似在生成器輸入以執(zhí)行面部老化時切換年齡狀況。圖我們的使用兩個隨機行和各自限制的年齡類別列生成的合成圖像的樣本圖面部重建與老化的樣例。 最近的研究表明生成...
摘要：是一個全新的工具，旨在允許任何類型的圖像變換的應(yīng)用程序無關(guān)的訓(xùn)練?？赡艿膽?yīng)用包括著色，分割，線圖畫到圖像，映射到衛(wèi)星視圖，風(fēng)格化等。操作在兩個方向上工作，因此通過正確訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)，可以從地圖或從彩色分割的建筑立面生成合理的衛(wèi)星視圖。 Pix...
摘要：測度是高維空間中長度面積體積概念的拓廣，可以理解為超體積。前作其實已經(jīng)針對第二點提出了一個解決方案，就是對生成樣本和真實樣本加噪聲，直觀上說，使得原本的兩個低維流形彌散到整個高維空間，強行讓它們產(chǎn)生不可忽略的重疊。 在GAN的相關(guān)研究如火...
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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白馬嘯西風(fēng)