文章庫(kù)ARTICLE COLUMN
摘要：老師讓用中方式都實(shí)現(xiàn)一遍，分別是廣度優(yōu)先搜索深度優(yōu)先搜索和啟發(fā)式搜索。先分享深度優(yōu)先搜索，后兩篇我會(huì)分享廣度優(yōu)先搜索和啟發(fā)式搜索的實(shí)現(xiàn)。 人工智能課，第一個(gè)實(shí)驗(yàn)就是八數(shù)碼問(wèn)題。老師讓用3中方式都實(shí)現(xiàn)一遍，分別是廣度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜...
摘要：年月日，發(fā)布人工智能系統(tǒng)并宣布開(kāi)源，同日，極客學(xué)院組織在線中文文檔翻譯。一個(gè)月后，章文檔全部翻譯校對(duì)完成，上線并提供電子書(shū)下載，該文檔的上線為國(guó)內(nèi)外使用中文學(xué)習(xí)的工程及研究人員提供了更快的訪問(wèn)速度和更好的閱讀體驗(yàn)，助力中國(guó)技術(shù)與世界同...
摘要：編碼需要將問(wèn)題的解編碼成字符串的形式才能使用遺傳算法。遺傳算子遺傳算法有個(gè)最基本的操作選擇，交叉，變異。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，比較大的種群的規(guī)模并不能優(yōu)化遺傳算法的結(jié)果。災(zāi)變遺傳算法的局部搜索能力較強(qiáng)，但是很容易陷入局部極值。 一、遺傳算法進(jìn)化論...
摘要：一個(gè)簡(jiǎn)單的方法將類別變量轉(zhuǎn)換成數(shù)值向量是一個(gè)獨(dú)熱編碼。在中一個(gè)獨(dú)熱編碼非常簡(jiǎn)單。在線性回歸模式中，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)最少所需實(shí)例數(shù)量將簡(jiǎn)單的同時(shí)部署。 介紹 你知道 XGBoost 算法是一種現(xiàn)在在數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽的獲勝方案很流行的算法嗎? 那么，他比傳統(tǒng)的...
摘要：圍棋人機(jī)大戰(zhàn)引發(fā)熱議，在今天的比賽中，再一次展現(xiàn)了它可怕的一面。霍金也曾簽署過(guò)一封公開(kāi)信，呼吁在人工智能創(chuàng)新方面采取安全措施。除此以外，人工智能的思考是否能為人類所控制也是霍金擔(dān)憂的主要原因。 圍棋人機(jī)大戰(zhàn)引發(fā)熱議，在今天的比賽中，Al...
摘要：全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅使用卷積層，這就使其成為全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入圖像中包含了真值對(duì)象框中心的網(wǎng)格會(huì)作為負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)對(duì)象的單元格。在圖像中，它是被標(biāo)記為紅色的單元格，其中包含了真值框的中心被標(biāo)記為黃色。在過(guò)去幾個(gè)月中，我一直在實(shí)驗(yàn)室中研究提升目...
摘要：本文作者詳細(xì)描述了自己組裝深度學(xué)習(xí)服務(wù)器的過(guò)程，從主板電源機(jī)箱等的選取到部件的安裝，再到服務(wù)器的設(shè)置，可謂面面俱到。注本文旨在討論服務(wù)器設(shè)置及多用戶協(xié)作，部件組裝和軟件安裝過(guò)程是關(guān)于創(chuàng)建自己的的文章的簡(jiǎn)化版本。本文作者詳細(xì)描述了自己組...
摘要：針對(duì)這種情況提供了，可以將訓(xùn)練好的模型直接上線并提供服務(wù)。在年的開(kāi)發(fā)者上便提出了。在實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境中比較廣泛使用的通信手段是基于的，幸運(yùn)的是從以后，也正式支持通信方式了。前 ?言 大家習(xí)慣使用TensorFlow進(jìn)行模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證和預(yù)測(cè)，但模...
摘要：現(xiàn)在，這對(duì)營(yíng)銷人員和分析師有何影響今天的大多數(shù)營(yíng)銷人員都是預(yù)言家。急需人工智能營(yíng)銷和分析產(chǎn)品從一側(cè)生成的海量數(shù)據(jù)量。營(yíng)銷和分析的未來(lái)由提供支持我們正在進(jìn)入一個(gè)新的營(yíng)銷黃金時(shí)代。Jeff Bezos在給股東的年度致函中寫道： 大趨勢(shì)并不難發(fā)現(xiàn)（他...
摘要：最近在瀏覽技術(shù)社區(qū)的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)了一款神奇插件，官網(wǎng)稱可以利用幫助程序員寫代碼，一下子吸引了我的好奇心。這款插件叫做，我們可以從插件名字就可以看出他的特殊性，是一個(gè)利用技術(shù)幫助大家提升編程效率的插件。最近在瀏覽技術(shù)社區(qū)的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)了一款...
摘要：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年發(fā)展起來(lái)的一個(gè)很有前景的深度學(xué)習(xí)方向，也是一種強(qiáng)大的圖點(diǎn)云和流形表示學(xué)習(xí)方法。地址基于的幾何深度學(xué)習(xí)擴(kuò)展庫(kù)是一個(gè)基于的幾何深度學(xué)習(xí)擴(kuò)展庫(kù)，用于不規(guī)則結(jié)構(gòu)輸入數(shù)據(jù)，例如圖點(diǎn)云和流形。與相比，訓(xùn)練模型的速度快了倍。 過(guò)去十...
摘要：最近，來(lái)自浙江大學(xué)悉尼大學(xué)等高校的研究人員，提出一種新穎的全局局部注意和語(yǔ)義保持的文本圖像文本框架來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，這種框架稱為。目前，論文已被接收。喬婷婷，浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院博士研究生，目前在悉尼大學(xué)陶大程教授研究小組工作。 GAN又開(kāi)辟...
摘要：本文介紹了兩篇年不僅較先進(jìn)，而且酷而有趣的兩篇論文。這些步驟涉及兩個(gè)概念，應(yīng)該更詳細(xì)地討論突變和適應(yīng)度函數(shù)。適應(yīng)度函數(shù)在進(jìn)化算法中，適應(yīng)度函數(shù)告訴我們給定孩子與實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)的距離。這里，適應(yīng)度函數(shù)包括兩個(gè)元素質(zhì)量適應(yīng)得分和多樣性健康得...
摘要：算法思想作者是在經(jīng)典的兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上做的改進(jìn)。使用輕量級(jí)面向目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)設(shè)計(jì)的骨干網(wǎng)。二改進(jìn)特征表示的鑒別性。使用骨干網(wǎng)的精度超過(guò)，而計(jì)算量?jī)H為其。 今天跟大家分享一篇前天新出的論文《ThunderNet: Towards Real-time Generic O...
摘要：面對(duì)這類問(wèn)題，有一個(gè)專門的機(jī)器學(xué)習(xí)分支來(lái)進(jìn)行研究和解決。如圖所示，分別是三個(gè)類別的均值中心稱，將測(cè)試樣本進(jìn)行后，與這個(gè)中心進(jìn)行距離計(jì)算，從而獲得的類別。 分類非常常見(jiàn)，但如果每個(gè)類只有幾個(gè)標(biāo)注樣本，怎么辦呢？筆者所在的阿里巴巴小蜜北京...
摘要：最近，富士通實(shí)驗(yàn)室的一項(xiàng)研究刷新了一項(xiàng)紀(jì)錄論文地址這項(xiàng)研究在秒內(nèi)完成了上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使用個(gè)，準(zhǔn)確率為，刷新了此前谷歌分鐘的記錄。準(zhǔn)確性改良這部分采用了通常用于深度學(xué)習(xí)優(yōu)化器的隨機(jī)梯度下降。使用，我們的訓(xùn)練結(jié)果在秒內(nèi)訓(xùn)練完，驗(yàn)證精度達(dá)到。...
摘要：本文介紹了如何利用上的免費(fèi)資源更快地訓(xùn)練模型。本文將介紹如何在上使用訓(xùn)練已有的模型，其訓(xùn)練速度是在上訓(xùn)練速度的倍。使用靜態(tài)訓(xùn)練模型，并將權(quán)重保存到文件。使用推理模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。 本文介紹了如何利用 Google Colab 上的免費(fèi) Cloud TPU 資源更快...
摘要：據(jù)報(bào)道，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)造者，前谷歌大腦著名科學(xué)家剛剛正式宣布加盟蘋果。他將在蘋果公司領(lǐng)導(dǎo)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)特殊項(xiàng)目組。在加盟蘋果后會(huì)帶來(lái)哪些新的技術(shù)突破或許我們很快就會(huì)看到了。 據(jù) CNBC 報(bào)道，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的創(chuàng)造者，前谷歌大腦著名科學(xué)...
摘要：深度學(xué)習(xí)是一個(gè)對(duì)算力要求很高的領(lǐng)域。這一早期優(yōu)勢(shì)與英偉達(dá)強(qiáng)大的社區(qū)支持相結(jié)合，迅速增加了社區(qū)的規(guī)模。對(duì)他們的深度學(xué)習(xí)軟件投入很少，因此不能指望英偉達(dá)和之間的軟件差距將在未來(lái)縮小。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)對(duì)算力要求很高的領(lǐng)域。GPU的選擇將從根本上...
摘要：最近在總結(jié)完成語(yǔ)義分割任務(wù)的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，看到了中對(duì)于層的思考，于是我也回過(guò)頭重新審視之所以的本質(zhì)原因。本質(zhì)上就干了一件事降低數(shù)據(jù)中信息的冗余度。從本文的觀點(diǎn)來(lái)看，因?yàn)閺臄?shù)據(jù)中拿掉了非冗余信息的部分，會(huì)導(dǎo)致余下部分的信息冗余度變高...
摘要：大神何愷明受到了質(zhì)疑。今天，上一位用戶對(duì)何愷明的提出質(zhì)疑，他認(rèn)為何愷明年的原始?xì)埐罹W(wǎng)絡(luò)的結(jié)果沒(méi)有被復(fù)現(xiàn)，甚至何愷明本人也沒(méi)有。我認(rèn)為，的可復(fù)現(xiàn)性經(jīng)受住了時(shí)間的考驗(yàn)。 大神何愷明受到了質(zhì)疑。今天，Reddit 上一位用戶對(duì)何愷明的ResNet提出質(zhì)疑...
摘要：深度學(xué)習(xí)的天賜和詛咒上面那個(gè)新學(xué)生的例子，其實(shí)很形象的表述了深度學(xué)習(xí)的特性。自動(dòng)創(chuàng)建無(wú)人能想到的功能，是深度學(xué)習(xí)的較大優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也是它的較大弱點(diǎn)因?yàn)榇蠖鄶?shù)時(shí)候，至少在語(yǔ)義上是存疑的。還有人對(duì)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在醫(yī)學(xué)和診斷中寄予厚望。 我們對(duì)...
摘要：下面介紹一些值得注意的部分，有些簡(jiǎn)單解釋原理，具體細(xì)節(jié)不能面面俱到，請(qǐng)參考專業(yè)文章主要來(lái)源實(shí)戰(zhàn)那我們直接從拿到一個(gè)問(wèn)題決定用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說(shuō)起。當(dāng)你使用時(shí)可以適當(dāng)減小學(xué)習(xí)率，跑過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的都知道這個(gè)影響還蠻大。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建好，訓(xùn)練不出好的...
摘要：實(shí)際的反卷積會(huì)使卷積過(guò)程恢復(fù)。轉(zhuǎn)置卷積層執(zhí)行常規(guī)卷積，但恢復(fù)其空間變換。轉(zhuǎn)換卷積，沒(méi)有填充，步幅為，內(nèi)核為轉(zhuǎn)置卷積不會(huì)這樣做。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們通常使用稱為深度可分離卷積的東西。 使用內(nèi)核大小為3，步長(zhǎng)為1和填充的2D卷積一般卷積首先，我...
摘要：人群計(jì)數(shù)有什么用讓我們用一個(gè)例子來(lái)理解人群計(jì)數(shù)的有用性。基于的方法我們不用看圖像的補(bǔ)丁，而是使用可靠的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一個(gè)端到端的回歸方法。這將整個(gè)圖像作為輸入，并直接生成人群計(jì)數(shù)。 人臉識(shí)別或人臉簽到往往是1:1，或1:N的圖像識(shí)別技術(shù)，...
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)