新特征SEARCH AGGREGATION
...性和類的具體信息，文章提出了一個深度判別和可共享的特征學(xué)習(xí)一個新局部特征的學(xué)習(xí)方法。該方法旨在分層學(xué)習(xí)特征變換濾波器組，將原始像素圖像塊變換為特征。所學(xué)習(xí)的濾波器組被期望為：（1）編碼一些合適數(shù)量類別...
...施方案也可以直接進(jìn)行借鑒，例如流量分桶、流量分級、特征模型、級聯(lián)模型等等。 總之，讓開發(fā)工程師能夠理解排序?qū)W習(xí)算法方面的核心概念，并為在線架構(gòu)實施提供細(xì)顆粒度的參考架構(gòu)，是本文的重要目標(biāo)。 算法部分 機器...
...擬合表達(dá)函數(shù)，然后將該函數(shù)應(yīng)用到下游任務(wù)數(shù)據(jù)中進(jìn)行特征提取。值得重視的例子包括預(yù)處理的 ImageNet 特征 [ 13 ] 和預(yù)處理的單詞嵌入 [ 23，28 ]。相比之下，現(xiàn)實世界中的各種數(shù)據(jù)顯示出比簡單的網(wǎng)格狀或順序結(jié)構(gòu)更豐富的關(guān)...
...線路。對于網(wǎng)絡(luò)中的每一層，在它之前的所有層所生成的特征圖（feature-maps）都會作為該層的輸入。DenseNet的優(yōu)點有：緩解梯度消失問題，增強特征在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸，特征可重復(fù)利用，大幅降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量。我們在四個benchmark...
...整理編輯。這里將不定期推送關(guān)于機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，特征重要性等干貨分享。本文8千多字，約需要16分鐘閱讀時間。 機器學(xué)習(xí)作為時下最為火熱的技術(shù)之一受到了廣泛的關(guān)注。我們每天打開公眾號都能收到各種前沿進(jìn)展、...
...ork）之間的等價性，我們發(fā)現(xiàn)ResNet可以重復(fù)利用網(wǎng)絡(luò)中的特征，而DenseNet可以探索新的特征，這兩個特性都有助于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到好的表示。本文提出的雙路網(wǎng)絡(luò)既可以共享網(wǎng)絡(luò)特征，也擁有探索新特征的能力，綜合了上面兩個最先...
...于眾多實踐中。深度學(xué)習(xí)算法可以從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)高級特征，這使得深度學(xué)習(xí)具備超越傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢。深度學(xué)習(xí)可以通過無監(jiān)督或半監(jiān)督特征學(xué)習(xí)算法和分層特征提取來自動提取數(shù)據(jù)特征。相比之下，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方...
...別技術(shù)研究的早期研究者們嘗試過用一些非常簡單的幾何特征來進(jìn)行人臉識別, 如圖 2 所示（請原諒圖片的質(zhì)量，摘自 93 年的一篇人臉識別領(lǐng)域奠基之作[1]）。圖2：基于幾何特征的人臉識別這樣的樸素想法具有特征維數(shù)少的優(yōu)...
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...
魏憲會
魏明
劉福
王軍
劉德剛
王陸寬
