如何確定深度學(xué)習(xí)SEARCH AGGREGATION
回答:ubt20我任是沒裝上tensorflow, apt源的質(zhì)量堪憂. 我還是用我的centos7 ,這個穩(wěn)定1903
XboxYan
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回答:這個就不用想了，自己配置開發(fā)平臺費用太高，而且產(chǎn)生的效果還不一定好。根據(jù)我這邊的開發(fā)經(jīng)驗，你可以借助網(wǎng)上很多免費提供的云平臺使用。1.Floyd，這個平臺提供了目前市面上比較主流框架各個版本的開發(fā)環(huán)境，最重要的一點就是，這個平臺上還有一些常用的數(shù)據(jù)集。有的數(shù)據(jù)集是系統(tǒng)提供的，有的則是其它用戶提供的。2.Paas，這個云平臺最早的版本是免費試用半年，之后開始收費，現(xiàn)在最新版是免費的，當(dāng)然免費也是有限...
enda
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回答:我們通?？吹降木矸e過濾器示意圖是這樣的：（圖片來源：cs231n）這其實是把卷積過濾器壓扁了，或者說拍平了。比如，上圖中粉色的卷積過濾器是3x3x3，也就是長3寬3深3，但是示意圖中卻畫成二維——這是省略了深度（depth）。實際上，卷積過濾器是有深度的，深度值和輸入圖像的深度相同。也正因為卷積過濾器的深度和輸入圖像的深度相同，因此，一般在示意圖中就不把深度畫出來了。如果把深度也畫出來，效果大概就...
zhangke3016
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...它也完美地闡述了圖形化思維，以及現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)家如何得心應(yīng)手地使用它。Carlos是一個優(yōu)秀的講師，他的演講不局限于公司的產(chǎn)品，更多的是提供下一代機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的思路。概率圖模型的計算方法介紹（視頻和PPT下載）...
...關(guān)鍵影響者檢測的問題。在參議員投票的數(shù)據(jù)集中，應(yīng)該如何檢測出關(guān)鍵影響者，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN還不能應(yīng)用于此方面。7. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）方法對輸入數(shù)據(jù)非常挑剔，實際性能主要取決于調(diào)參技巧，雖然這個特殊...
...索DL應(yīng)用于不同DP領(lǐng)域所需要的技巧。結(jié)果： 本文展示了如何使用深度學(xué)習(xí)解決以下問題：● (a)細(xì)胞核分割（nuclei segmentation），F(xiàn)?score of 0.83 across 12,000 nuclei● (b)上皮細(xì)胞分割（epithelium segmentation），F(xiàn)?score of 0.84 across 1735 re...
...方差為 1）。下層神經(jīng)元可能很努力地在學(xué)習(xí)，但不論其如何變化，其輸出的結(jié)果在交給上層神經(jīng)元進(jìn)行處理之前，將被粗暴地重新調(diào)整到這一固定范圍。沮不沮喪？沮不沮喪？難道我們底層神經(jīng)元人民就在做無用功嗎？所以，...
...出現(xiàn) Bug 它就變成一團(tuán)麻了，我很煩這個。我對解碼大腦如何工作很感興趣，所以我選了一些心理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的課程。這些課沒我想的那么扎實，跟我原來想的一樣，大學(xué)浪費了我很多時間還有我父母的錢。我決定像 John SteinBe...
...篇文章，作者Suki Lau。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。為什么用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？首先，我們想要計算機(jī)具有什么能力呢？當(dāng)我們看到一只貓?zhí)洗芭_或在沙發(fā)上睡覺時，我們的潛意識會認(rèn)出...
...卷積的理解。但現(xiàn)在我們先從實用的角度理解卷積。我們?nèi)绾螌D像應(yīng)用卷積當(dāng)我們在圖像上應(yīng)用卷積時，我們在兩個維度上執(zhí)行卷積——水平和豎直方向。我們混合兩桶信息：第一桶是輸入的圖像，由三個矩陣構(gòu)成——RGB三通...
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...
王偉廷
余學(xué)文
BetaRabbit
