表征SEARCH AGGREGATION
...磯分校的朱松純教授等人發布了一篇使用決策樹對 CNN 的表征和預測進行解釋的論文。該論文借助決策樹在語義層面上解釋 CNN 做出的每一個特定預測，即哪個卷積核（或物體部位）被用于預測最終的類別，以及其在預測中貢獻...
...習，多處理層組成的計算模型可通過多層抽象來學習數據表征（ representations）。這些方法顯著推動了語音識別、視覺識別、目標檢測以及許多其他領域（比如，藥物發現以及基因組學）的技術發展。利用反向傳播算法（backpropaga...
...系（Universal Dependencies）。目標是開發出通用的句法依存表征、POS 和特征標記集。這只是一個例子，該領域還有其他的設計努力，比如抽象含義表征（Abstract Meaning Representation）的思路。語言的深度學習深度學習到底在哪些方面幫...
...rmanceTiming.navigationStart 是一個無符號long long 型的毫秒數，表征了從同一個瀏覽器上下文的上一個文檔卸載(unload)結束時的UNIX時間戳。如果沒有上一個文檔，這個值會和PerformanceTiming.fetchStart相同。 PerformanceTiming.unloadEventStart 是一...
...iming.navigationStart 只讀 是一個無符號long long 型的毫秒數，表征了從同一個瀏覽器上下文的上一個文檔卸載(unload)結束時的UNIX時間戳。如果沒有上一個文檔，這個值會和PerformanceTiming.fetchStart相同。 PerformanceTiming.unloadEventStart 只讀 ...
...iming.navigationStart 只讀 是一個無符號long long 型的毫秒數，表征了從同一個瀏覽器上下文的上一個文檔卸載(unload)結束時的UNIX時間戳。如果沒有上一個文檔，這個值會和PerformanceTiming.fetchStart相同。 PerformanceTiming.unloadEventStart 只讀 ...
...型一往往在機器閱讀理解系統的原始輸入部分對文章進行表征，因為對于很多閱讀理解任務來說，本質上是從文章中推導出某個概率較大的單詞作為問題的答案，所以對文章以單詞的形式來表征非常自然。另外一種常見的文章內...
...文梳理一下，或許有助于理解。Capsule：實體的視覺數學表征深度學習，其實就是一系列的張量變換。從圖像、視頻、音頻、文字等等原始數據中，通過一系列張量變換，篩選出特征數據，以便完成識別、分解、翻譯等等任務。...
...t 參數共享4.為什么 MTL 有效隱式數據增加注意力機制竊聽表征偏置正則化5.非神經模型中的 MTL塊稀疏正則化學習任務的關系6.最近 MTL 的深度學習研究深度關系網絡全自適應特征共享十字繡網絡低監督聯合多任務模型權重損失與...
...出現的概率與某些屬性）。我們使用輸入輸出向量的長度表征實體存在的概率，向量的方向表示實例化參數（即實體的某些圖形屬性）。同一層級的 capsule 通過變換矩陣對更高級別的 capsule 的實例化參數進行預測。當多個預測一...
...要在視頻上進行，而不是靜態的圖片上。這是將學習到的表征應用在實際任務中的途徑。基本概念無監督學習研究的主要目標就是要預訓練出能夠用于其他任務的模型（即鑒別器或者編碼器）。編碼器的特點應該盡可能的通用，...
...理想，同變性才是我們想要的。不變性指的是對象的表征，不隨對象X的變換而變化。從計算機視覺的角度來看，這里的變換包括平移、旋轉、放縮等。由于CNN具有不變特性，它對物體的平移、旋轉和縮放等并不敏感。...
...以無監督地學習并遷移數據單元對之間的依賴關系和圖形表征，并在自然語言處理和計算機視覺任務中取得了很好的效果。值得一提的是，該論文作者還包括何愷明、Ruslan Salakhutdinov 和 Yann LeCun 等人。深度學習的進展很大程度上...
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...
