摘要：很多人可能会问这个故事和生成式对抗网络有什么关系其实，只要你能理解这段故事，就可以了解生成式对抗网络的工作原理。 男：哎，你看我给你拍的好不好？女：这是什么鬼，你不能学学XXX的构图吗？男：哦……男：这次你看我拍的行不行？女：你看看你的后...
摘要：是世界上最重要的研究者之一，他在谷歌大脑的竞争对手，由和创立工作过不长的一段时间，今年月重返，建立了一个探索生成模型的新研究团队。机器学习系统可以在这些假的而非真实的医疗记录进行训练。今年月在推特上表示是的，我在月底离开，并回到谷歌大...
摘要：本报告面向的读者是想要进入机器学习领域的学生和正在寻找新框架的专家。其输入需要重塑为包含个元素的一维向量以满足神经网络。卷积神经网络目前代表着用于图像分类任务的较先进算法，并构成了深度学习中的主要架构。 初学者在学习神经网络的时候往往...
摘要：我们还经验性地演示了贝叶斯在语言建模基准和生成图说任务上优于传统，以及通过使用不同的训练方案，这些方法如何改进我们的模型。第节和第节分别回顾了通过反向传播做贝叶斯，和通过时间做反向传播。 摘要在这项工作里，我们探讨了一种用于 RNN 的简单...
摘要：论文可迁移性对抗样本空间摘要对抗样本是在正常的输入样本中故意添加细微的干扰，旨在测试时误导机器学习模型。这种现象使得研究人员能够利用对抗样本攻击部署的机器学习系统。 现在，卷积神经网络（CNN）识别图像的能力已经到了出神入化的地步，你...
摘要：中科院自动化所，中科院大学和南昌大学的一项合作研究，提出了双路径，通过单一侧面照片合成正面人脸图像，取得了当前较好的结果。研究人员指出，这些合成的图像有可能用于人脸分析的任务。恢复的图像的质量严重依赖于训练过程中的先验或约束条件。 中...
摘要：深度学习浪潮这些年来，深度学习浪潮一直冲击着计算语言学，而看起来年是这波浪潮全力冲击自然语言处理会议的一年。深度学习的成功过去几年，深度学习无疑开辟了惊人的技术进展。 机器翻译、聊天机器人等自然语言处理应用正随着深度学习技术的进展而得...
摘要：直接把应用到领域主要是生成序列，有两方面的问题最开始是设计用于生成连续数据，但是自然语言处理中我们要用来生成离散的序列。如图，针对第一个问题，首先是将的输出作为，然后用来训练。 我来答一答自然语言处理方面GAN的应用。直接把GAN应用到NLP领...
摘要：卷积神经网络原理浅析卷积神经网络，最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号文本数据等。卷积神经网络的概念最早出自世纪年代科学家提出的感受野。 卷积神经网络原理浅析 卷积神...
摘要：部署旨在帮助开发人员和研究人员训练大规模机器学习模型，并在移动应用中提供驱动的用户体验。现在，开发人员可以获取许多相同的工具，能够在大规模分布式场景训练模型，并为移动设备创建机器学习应用。 AI 模型的训练和部署通常与大量数据中心或超级计...
摘要：贾扬清现身说法发布后，作者贾扬清在上连发四记解答。，贾扬清一上来就表明了身份。正式发布新框架有何不同贾扬清亲自解答有人问搞出意义何在现在已经有等诸多框架。贾扬清说和团队紧密合作。 图左为Caffe2作者贾扬清今天凌晨召开的F8大会上，Faceboo...
摘要：英伟达作为的开发合作者，计划对的深度学习应用推出一系列博客文章。可使用的英伟达深度学习库和来实现高性能多加速训练和推理。最近的训练基准使用了块的英伟达和神经网络架构。 昨天，Facebook 推出了 Caffe2，一个兼具表现力、速度和模块性的开源深...
摘要：生成对抗网络的各种变体非常多，的发明者在上推荐了这份名为的各种变体列表，这也表明现在确实非常火，被应用于各种各样的任务。了解这些各种各样的，或许能对你创造自己的有所启发。这篇文章列举了目前出现的各种变体，并将长期更新。 生成对抗网络（G...
摘要：生物学上合理的认知计算模型用梯度下降算法训练的经典认知计算模型需要将基于准确的前馈神经元突触权重的误差信号反向传播，这在生物学的神经系统中被认为是不可能的。 反向传播（BP）算法被认为是用于训练深度神经网络的事实上（de-facto）的方法...
摘要：截至目前，平台上的算法和数据挖掘工程师面试邀请数占到全部岗位的比例仅有左右。在一家互联网金融公司从事算法和数据挖掘相关工作，听起来就是一项复杂的工作。这意味着，互联网金融的算法和数据挖掘需要以坏账为代价。 「实在太难了，但现在也没有很...
摘要：在过去五年里，我碰巧使用了一个收藏了篇机器学习论文的数据库，这些论文都来自于。因此，本文将这五年间机器学习的发展趋势进行了简单的总结。我们得到了如下结果是的，年月份，接受了多篇与机器学习领域有关的论文。 机器学习的趋势概述如果你用过谷...
摘要：也是相关的，因为它们已经成为实现和使用的主要基准之一。在本文发表之后不久，和中有容易获得的不同实现用于测试你所能想到的任何数据集。在这篇文章中，作者提出了对训练的不同增强方案。在这种情况下，鉴别器仅用于指出哪些是值得匹配的统计信息。 ...
摘要：文章第一部分旨在帮助读者理解卷积的概念和深度学习中的卷积网络。卷积定理要理解卷积，不得不提，它将时域和空域上的复杂卷积对应到了频域中的元素间简单的乘积。 译者按：本文译自 Tim Dettmers 的 Understanding Convolution in Deep Learning。有太...
摘要：深度神经网络所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石之一。导语深度神经网络目前是许多人工智能应用的基础。深度神经网络概述根据应用情况不同，深度神经网络的形态和大小也各异。 深度神经网络（DNN）所代表的人工智能技术被认为是这一次技...
摘要：橡树岭国家实验室的研究人员通过使用基于的方法，将数千个网络划分开，在超过个上运行，从而进行大规模深度学习。神经元装置，特别是那些像橡树岭国家实验室开发的脉冲神经网络，，可以卸载一些包含时间序列元素神经网络。 橡树岭国家实验室图从系统的...
摘要：中国某些人工智能应用已达国际领先水平中国在图像及语音识别的基础之上，即模拟神经网络的输入和输出，并通过大规模的数据进行训练，再对样本进行精准分类和预测，从而实现了计算之外的思考。这便是中国着力研究人工智能所得到的令人欣喜的结果。 人工...
摘要：最近，谷歌发布了一种把低分辨率图像复原为高分辨率图像的方法，参见机器之心文章学界谷歌新论文提出像素递归超分辨率利用神经网络消灭低分辨率图像马赛克。像素递归超分辨率像素独立超分辨率方法被指出有局限性之后，它的解释被逐渐给出。 最近，谷歌...
摘要：深度学习较其他机器学习方法在各类任务中都表现优异，各个机构或院校也花了巨大的精力和时间投入到深度学习，并取得了令人惊叹的成就。因此本文力图阐述深度学习的局限性，引发更多对深度学习的思考。 深度学习较其他机器学习方法在各类任务中都表现优...
摘要：微软版本今天正式发布。是微软的深度学习工具包，可以帮助企业加速图像和语音识别进程。工具包广泛应用在微软产品中，被有成规模部署深度学习需求的全球企业所使用，也是对算法和技术有兴趣的学生们的选择。 微软 CNTK 2.0 版本今天正式发布。CNTK（Cog...
摘要：距做出决定，在整个研究机构中使用已将近一年。安装请确保你拥有版本的至少为版，如果版本过旧，请遵循以下步骤安装如果你想使用，请在安装时急活你的，或跳过此步骤配置头文件首先复制和的源代码作为一个子模块然后使用你可以在配置期间选择建议的默认...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
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