文章庫ARTICLE COLUMN
摘要：深度學(xué)習(xí)框架作為熱身，我們先看一下深度學(xué)習(xí)框架。在年有急劇的增長，但在過去幾個月被超越。 你是否使用過 Google Trends？相當(dāng)?shù)目幔阍诶锩孑斎腙P(guān)鍵詞，看一下谷歌搜索中這一詞條如何隨時間變化的。我想，過去 5 年中 arxiv-sanity 數(shù)據(jù)庫中剛好有...
摘要：許多行業(yè)知識均被鎖定在非結(jié)構(gòu)化的之中，因此，如果能夠訓(xùn)練通過人工智能和機器學(xué)習(xí)的方式來組織處理和吸收這些信息，那么，將能加速完成幾乎所有人工智能領(lǐng)域的工作。還認為人工智能將對認知和機器建模機器學(xué)習(xí)的同宗技術(shù)產(chǎn)生影響。 盡管要以計算技術(shù)...
摘要：判別器勝利的條件則是很好地將真實圖像自編碼，以及很差地辨識生成的圖像。 先看一張圖：下圖左右兩端的兩欄是真實的圖像，其余的是計算機生成的。過渡自然，效果驚人。這是谷歌本周在 arXiv 發(fā)表的論文《BEGAN：邊界均衡生成對抗網(wǎng)絡(luò)》得到的結(jié)果。這...
摘要：機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的研究進展正深刻變革著人類的技術(shù)，本文列出了自年以來這兩個領(lǐng)域發(fā)表的最重要被引用次數(shù)最多的篇科學(xué)論文，以饗讀者。注意第篇論文去年才發(fā)表要了解機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的進展，這些論文一定不能錯過。 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的研究進...
摘要：藝術(shù)家如何理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個傳統(tǒng)油畫家，但他同時也對與藝術(shù)相關(guān)的科學(xué)技術(shù)有著濃厚的興趣。這一部分的處理過程正是藝術(shù)家的再創(chuàng)作，也正如他所說，他將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看成創(chuàng)作的工具之一。 1. 藝術(shù)家如何理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？David Aslan 是一個傳統(tǒng)油畫家，但他...
摘要：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思路被摧毀和抹黑，教授說，傳統(tǒng)的模型得到了人們無疑的信賴。但終于，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)奏效了。 深度學(xué)習(xí)泰斗 Geoffrey Hinton 的名字在當(dāng)今的人工智能研究界可謂是如雷貫耳，他曾發(fā)明了玻爾茲曼機（Boltzmann machine），也首先將反向傳播（Bac...
摘要：為了進一步了解的邏輯，圖對和進行了展開分析。另外，在命名空間中還隱式聲明了控制依賴操作，這在章節(jié)控制流中相關(guān)說明。簡述是高效易用的開源庫，有效支持線性代數(shù)，矩陣和矢量運算，數(shù)值分析及其相關(guān)的算法。返回其中一塊給用戶，并將該內(nèi)存塊標識為...
摘要：所有操作都是節(jié)點形式表示的，包括計算節(jié)點和非計算節(jié)點。采用回合通信機制，類似生產(chǎn)者消費者的消息信箱。解析器將協(xié)議內(nèi)存塊解析為張量，放入隊列中，其中命名和類型要與寫入的一致。目前就職于騰訊事業(yè)部，從事神經(jīng)機器翻譯工作。 4. ?TF – Kernel...
摘要：聯(lián)合查找算法是并查集數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一種應(yīng)用。并查集是一種樹型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其保持著用于處理一些不相交集合的合并及查詢問題。的特征是刪除節(jié)點。目前就職于騰訊事業(yè)部，從事神經(jīng)機器翻譯工作。 5. TF - Graph模塊TF把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型表達成一張拓撲結(jié)構(gòu)的Grap...
摘要：現(xiàn)為谷歌軟件工程師。盡管存在這兩個問題，目前仍是最常用的，在搭建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候推薦優(yōu)先嘗試函數(shù)人們?yōu)榱私鉀Q，提出了將的前半段設(shè)為而非。 夏飛，清華大學(xué)計算機軟件學(xué)士，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)人工智能碩士。現(xiàn)為谷歌軟件工程師。TLDR (or the take...
摘要：在本任務(wù)中為，即歷史對話決策為，即下一步的對話。則是一個使得訓(xùn)練穩(wěn)定的平衡項。判別器只告訴機器對或錯，卻不告知哪部分對和哪部分錯，這對訓(xùn)練帶來了很大隱患。實驗實驗的結(jié)果以及部分可以一定程度上體現(xiàn)對抗訓(xùn)練的模型起到了預(yù)期的效果。 1、導(dǎo)讀...
摘要：在年月首次推出，現(xiàn)在用戶數(shù)量已經(jīng)突破了萬。其中有數(shù)百人為代碼庫做出了貢獻，更有數(shù)千人為社區(qū)做出了貢獻。現(xiàn)在我們推出，它帶有一個更易使用的新，實現(xiàn)了與的直接整合。類似的，正在用實現(xiàn)份額部分規(guī)范，如。大量的傳統(tǒng)度量和損失函數(shù)已被移除。 Ker...
摘要：在等機構(gòu)新提出的論文中，其采用了大規(guī)模數(shù)據(jù)集與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)圖像的自然結(jié)構(gòu)，從而進一步分離圖像的前景與背景。一張手動摳圖的前景圖擁有簡單背景作為輸入。對于每一張測試圖像，按照降序從第列到第列顯示了度量下的排名結(jié)果排名到。 摳圖，一直...
摘要：基于深度學(xué)習(xí)的語義匹配語義匹配技術(shù)，在信息檢索搜索引擎中有著重要的地位，在結(jié)果召回精準排序等環(huán)節(jié)發(fā)揮著重要作用。在美團點評業(yè)務(wù)中主要起著兩方面作用。 寫在前面美團點評這兩年在深度學(xué)習(xí)方面進行了一些探索，其中在自然語言處理領(lǐng)域，我們將深...
摘要：將軀干圖像灰度化后經(jīng)插值運算和歸一化變換為大小的矩陣，作為結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進行個體識別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建為減少數(shù)據(jù)量并保證輸入圖像的細節(jié)信息，將奶牛軀干圖像灰度化后通過插值計算變化為的圖像，并除以歸一化后作為輸入數(shù)據(jù)。 最近看...
摘要：它使用機器學(xué)習(xí)來解釋用戶提出的問題，并用相應(yīng)的知識庫文章來回應(yīng)。使用一類目前較先進的機器學(xué)習(xí)算法來識別相關(guān)文章，也就是深度學(xué)習(xí)。接下來介紹一下我們在生產(chǎn)環(huán)境中配置模型的一些經(jīng)驗。 我們?nèi)绾伍_始使用TensorFlow ?在Zendesk，我們開發(fā)了一系...
摘要：第二次則是今年初，論文被深度學(xué)習(xí)盛會拒絕。表示遺憾乃至憤怒的人不在少數(shù)。他認為，使從其他學(xué)術(shù)實驗室中脫穎而出的，是它的跨領(lǐng)域文化。騰訊也在籌建人工智能實驗室，近期消息就會正式公布。 牛津大學(xué)和 DeepMind 的研究人員合作，開發(fā)出一款能夠閱...
摘要：年月日，機器之心曾經(jīng)推出文章為你的深度學(xué)習(xí)任務(wù)挑選最合適從性能到價格的全方位指南。如果你想要學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，這也具有心理上的重要性。如果你想快速學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，多個廉價的也很好。目前還沒有適合顯卡的深度學(xué)習(xí)庫所以，只能選擇英偉達了。 文章...
摘要：基于深度學(xué)習(xí)的，主要是基于單張低分辨率的重建方法，即。而基于深度學(xué)習(xí)的通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接學(xué)習(xí)分辨率圖像到高分辨率圖像的端到端的映射函數(shù)。 超分辨率技術(shù)（Super-Resolution）是指從觀測到的低分辨率圖像重建出相應(yīng)的高分辨率圖像，在監(jiān)控設(shè)備、衛(wèi)...
摘要：引用格式王坤峰，茍超，段艷杰，林懿倫，鄭心湖，王飛躍生成對抗網(wǎng)絡(luò)的研究與展望自動化學(xué)報，論文作者王坤峰，茍超，段艷杰，林懿倫，鄭心湖，王飛躍摘要生成式對抗網(wǎng)絡(luò)目前已經(jīng)成為人工智能學(xué)界一個熱門的研究方向。本文概括了的研究進展并進行展望。...
摘要：本文將分享一些自己關(guān)于深度學(xué)習(xí)模型調(diào)試技巧的總結(jié)思考以為主。不過以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一直被詬病，這對于模型在工業(yè)界的應(yīng)用推廣還是帶來了一定的阻礙。 作者楊軍，從事大規(guī)模機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)研發(fā)及應(yīng)用相關(guān)工作。本文將分享一些自己關(guān)...
摘要：自年提出生成對抗網(wǎng)絡(luò)的概念后，生成對抗網(wǎng)絡(luò)變成為了學(xué)術(shù)界的一個火熱的研究熱點，更是稱之為過去十年間機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最讓人激動的點子。 自2014年Ian Goodfellow提出生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的概念后，生成對抗網(wǎng)絡(luò)變成為了學(xué)術(shù)界的一個火熱的研究熱點，Ya...
摘要：而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學(xué)習(xí)任務(wù)例如，人臉識別或面部表情識別。維基百科關(guān)于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，網(wǎng)上有非常多的出色案例，伯樂在線在本文摘錄個。 深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使...
摘要：我們的研究表明，結(jié)合公共數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)方法，可以得到社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)和美國人的政治傾向。 AI科技評論按：最近，一篇名為《Using Deep Learning and Google Street View to Estimate the Demographic Makeup of the US》的論文發(fā)布到了arxiv.org上，作...
摘要：我認為對機器學(xué)習(xí)開發(fā)者來說，是一個了不起的工具集。這個帖子發(fā)出后得到了很多機器學(xué)習(xí)研究者和開發(fā)者的關(guān)注，他們紛紛跟貼談?wù)撟约旱南敕ê徒?jīng)驗不只是關(guān)于和，討論中還涉及到更多工具。 Theano、TensorFlow、Torch、MXNet 再到近日比較熱門的 PyTorch...
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...
89542767
社區(qū)管理員
白馬嘯西風(fēng)