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摘要：部署深度學習模型不是一項簡單的任務，它要求收集各種模型文件搭建服務棧初始化和配置深度學習框架暴露端點實時發送度量指標，并運行自定義的預處理和后置處理邏輯代碼，而這些僅僅是繁雜步驟中的一部分。開源的極大簡化了的深度學習模型部署過程。 什...
摘要：然而，對于廣大工程人員而言，應用新技術仍存在挑戰，谷歌最近開源的庫解決了這個問題。為使開發者更輕松地使用進行實驗，谷歌最近開源了，一個實現輕松訓練和評估的輕量級庫。 生成對抗網絡（GAN）自被 Ian Goodfellow 等人提出以來，以其優異的性能獲...
摘要：但在年春季關于理論機器學習的課程上，泛化理論專家表達了對這篇論文的不滿，尤其是其標題。在一個相關的說明中，及其聯合作者的幾篇更早期的論文已經提出了與張弛原等人對深度網絡的看法相當相似的觀點。 深度學習的理論還存在諸多神秘之處。近來很多...
摘要：近來在深度學習中，卷積神經網絡和循環神經網絡等深度模型在各種復雜的任務中表現十分優秀。機器學習中最常用的正則化方法是對權重施加范數約束。 近來在深度學習中，卷積神經網絡和循環神經網絡等深度模型在各種復雜的任務中表現十分優秀。例如卷積神...
摘要：問深度學習社區現在面臨的主要挑戰是什么答打擊炒作發展倫理意識獲得科學嚴謹性。深度學習簡直是科學的重災區。 Keras之父、谷歌大腦人工智能和深度學習研究員Fran?ois Chollet撰寫了一本深度學習Python教程實戰書籍《Python深度學習》，書中介紹了深...
摘要：文本谷歌神經機器翻譯去年，谷歌宣布上線的新模型，并詳細介紹了所使用的網絡架構循環神經網絡。目前唇讀的準確度已經超過了人類。在該技術的發展過程中，谷歌還給出了新的，它包含了大量的復雜案例。谷歌收集該數據集的目的是教神經網絡畫畫。 1. 文本...
摘要：和的得分均未超過右遺傳算法在也表現得很好。深度遺傳算法成功演化了有著萬自由參數的網絡，這是通過一個傳統的進化算法演化的較大的神經網絡。 Uber 涉及領域廣泛，其中許多領域都可以利用機器學習改進其運作。開發包括神經進化在內的各種有力的學習方...
摘要：深度神經網絡推動視覺語言理解和語音識別等領域取得了前所未有的進步。這個標量值隨后將組成該神經元的激活矢量。繪圖的軸包含按類別排序的圖像灰色虛線表示類別邊界，軸則是神經元的輸出值。左圖顯示了和中的兩個較高激活較大的歐氏范數神經元。 深度...
摘要：一石激起千層浪，英偉達全新禁止在數據中心使用系列做深度學習，已經成為今日等網站頭條。同時，英偉達僅僅限制在數據中心使用做深度學習，一般的高校和研究所這樣的非商業用戶，并不會受什么影響。 英偉達的CEO黃仁勛曾經說，他最喜歡三件事——游戲、...
摘要：不過，今年月問世的第一版其實效果還可以，實現了基于語義信息遷移的顏色提示，讓上色效果更加和諧。生成過程迅速，效果尚好。作者在上回答說，和上一版相比，大部分訓練都是純粹無監督，甚至無條件的。 給喜歡的動漫形象建個了收藏夾，里面收集她的各...
摘要：它們從文件中生成一個浮點型的二維數組，并用于饋送到神經網絡。最后計算損失函數，即計算預測價格和實際價格之間的差異，并添加正則化到損失函數中。現在我們在有一系列節點，當在會話中使用時，每個節點計算損失函數對一個變量的梯度。 目前流行的深...
摘要：地址為什么使用遷移學習根據聯合創始人斯坦福副教授吳恩達介紹，遷移學習將會成為機器學習商業成就的下一驅動力。遷移學習是一種機器學習技術，允許在特定的數據集上再利用已訓練的卷積神經網絡，并將其調整或遷移到其他數據集。 GitHub 地址：https://...
摘要：何愷明和兩位大神最近提出非局部操作為解決視頻處理中時空域的長距離依賴打開了新的方向。何愷明等人提出新的非局部通用網絡結構，超越。殘差連接是何愷明在他的年較佳論文中提出的。 Facebook何愷明和RGB兩位大神最近提出非局部操作non-local operatio...
摘要：鏈接是他們在數據集上達到了較先進的性能，并且在高度重疊的數字上表現出比卷積神經網絡好得多的結果。在常規的卷積神經網絡中，通常會有多個匯聚層，不幸的是，這些匯聚層的操作往往會丟失很多信息，比如目標對象的準確位置和姿態。 PPT由于筆者能力有...
摘要：信息瓶頸理論由耶路撒冷希伯來大學的計算機與神經科學家等人提出。與我取得聯系并分享了一篇已提交盲審的論文，論文作者對信息瓶頸理論的一些發現作了批判性分析。這是一個重要更新，指出了信息瓶頸理論的一些局限性。 「信息瓶頸」（Information Bottl...
摘要：目前，這些選擇又稱為超參數是通過經驗，隨機搜索或計算密集型搜索過程來選擇的。該技術是超參數優化最常用的兩種方法隨機搜索和手動調試的結合。隨機搜索中會并行訓練神經網絡的群體，并在訓練結束時選擇較高性能的模型。 在圍棋和Atari游戲、圖像識別...
摘要：日前，谷歌發布開發圖片數據集的版，比起今年月份發布的版，這一版本的邊框數和圖像層級標簽數都大大增加。大部分的人工驗證都已經在谷歌內部手工完成了，另外一小部分是通過在上進行眾包驗證來完成的。 日前，谷歌發布 Open Images Dataset （開發圖片...
摘要：近期，吳恩達團隊用深度學習建立了一個項目，利用病人的電子病例，來檢測未來個月有高死亡風險的病人。在死亡率預測的報告中，吳恩達團隊也運用了成熟的消融技術，重點標注了病人數據中對高死亡率最具預測性的因素。 用過去1年的醫療記錄就能預測一個人...
摘要：近日，針對泛化能力強大的深度神經網絡無法解釋其具體決策的問題，深度學習殿堂級人物等人發表論文提出軟決策樹。即使沒有使用無標簽數據，仍然有可能通過使用一種稱為蒸餾法，的技術和一種執行軟決策的決策樹，將神經網絡的泛化能力遷移到決策樹上。 ...
摘要：第一列和第六列顯示輸入圖像，其余列是產生的圖像。然而，現有的模型在多域圖像轉換任務中效率低下。該圖表示連接多個域的拓撲圖。在訓練過程中，隨機生成目標域標簽并訓練模型，以便靈活地將輸入圖像轉換到目標域。 圖像到圖像轉化的任務是將一個給定...
摘要：從標題上可以看出，這是一篇在實例分割問題中研究擴展分割物體類別數量的論文。試驗結果表明，這個擴展可以改進基準和權重傳遞方法。 今年10月，何愷明的論文Mask R-CNN摘下ICCV 2017的較佳論文獎（Best Paper Award），如今，何愷明團隊在Mask R-C...
摘要：最值得注意的一點是，整個圖都是在一個函數中定義和構造的，那么這即不可讀也不可重復使用。 在 TensorFlow 中定義你的模型，可能會導致一個巨大的代碼量。那么，如何去組織代碼，使得它是一個高可讀性和高可重用的呢？如果你剛剛開始學習代碼架構，那...
摘要：二是精度查全率和得分，用來衡量判別式模型的質量。精度查全率和團隊還用他們的三角形數據集，測試了樣本量為時，大范圍搜索超參數來進行計算的精度和查全率。 從2014年誕生至今，生成對抗網絡（GAN）熱度只增不減，各種各樣的變體層出不窮。有位名叫Av...
摘要：今天推出了一個名叫的開源工具，用深度神經網絡來從測序數據中快速較精確識別堿基變異位點。今天，團隊，聯合同屬于旗下的生命科學兄弟公司，用了兩年多時間，研發出了一個名叫的開源工具，專門用深度神經網絡來識別結果中測序數據里這些堿基變異位點。...
摘要：在本教程中，我會介紹如何只使用低級別的工具從零開始構建卷積神經網絡，以及使用可視化我們的計算圖和網絡的表現。選擇模型接下來，我必須決定使用哪個卷積神經網絡的模型。實質上，大多數卷積神經網絡都包含卷積和池化。 如果使用TensorFlow的所有較...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，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的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
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