摘要：而加快推动这一趋势的，正是卷积神经网络得以雄起的大功臣。卷积神经网络面临的挑战对的深深的质疑是有原因的。据此，也断言卷积神经网络注定是没有前途的神经胶囊的提出在批判不足的同时，已然备好了解决方案，这就是我们即将讨论的胶囊神经网络，简称...
摘要：第一个主流产品级深度学习库，于年由启动。在年月日宣布，的开发将终止。张量中最基本的单位是常量变量和占位符。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。 为什么选择 TensorFlow？在本文中...
摘要：在这项工作中，我们提出了自注意力生成对抗网络，它将自注意力机制引入到卷积中。越高，表示图像质量越好。表将所提出的与较先进模型进行比较，任务是上的类别条件图像生成。 图像合成（Image synthesis）是计算机视觉中的一个重要问题。随着生成对抗网...
摘要：而这种举一反三的能力在机器学习领域同样适用，科学家将其称之为迁移学习。与深度学习相比，我们技术较大优点是具有可证明的性能保证。近几年的人工智能热潮中，深度学习是最主流的技术，以及之后的成功，更是使其几乎成为的代名词。 如今，人类将自己...
摘要：系统动力学之父之父再发新作这一次，他借鉴了人类认知世界的模式，为机器建造了一个世界观模型。同时，文摘菌也会手把手教你训练出一个有简单世界观的赛车手。递归神经网络没有递归神经网络的赛车手可能会把车开成这样。。。 人类对周遭世界的认知，...
摘要：老顾受邀在一些大学和科研机构做了题为深度学习的几何观点的报告，汇报了这方面的进展情况。深度学习的主要目的和功能之一就是从数据中学习隐藏的流形结构和流形上的概率分布。 （最近，哈佛大学丘成桐先生领导的团队，大连理工大学罗钟铉教授、雷娜教...
摘要：现在，人脸识别的克星反人脸识别问世了。多伦多大学教授和研究生的团队开发了一种算法，可以动态地破坏人脸识别系统。因此，成功的攻击需要同时欺骗所有对象方案。算法对抗生成器训练给定人脸检测置信度的对抗成功率。 论文地址：https://joeybose.gith...
摘要：首先第一种当然是在年提出的，它奠定了整个卷积神经网络的基础。其中局部感受野表示卷积核只关注图像的局部特征，而权重共享表示一个卷积核在整张图像上都使用相同的权值，最后的子采样即我们常用的池化操作，它可以精炼抽取的特征。 近日，微软亚洲研...
摘要：今年月，谷歌发布了。在谷歌内部被称为的方法中，一个控制器神经网络可以提出一个子模型架构，然后可以在特定任务中对其进行训练和评估质量。对于整个领域来说，一定是下一个时代发展重点，并且极有可能是机器学习的大杀器。 为什么我们需要 AutoML？在...
摘要：最后，我们显示了若干张图像中所生成的趣味字幕。图所提出的有趣字幕生成的体系结构。我们将所提出的方法称为神经玩笑机器，它是与预训练模型相结合的。用户对已发布的字幕的趣味性进行评估，并为字幕指定一至三颗星。 可以毫不夸张地说，笑是一种特殊...
摘要：以攻击模型为例，介绍生成攻击样本的基本原理。总结本章介绍了对抗样本的基本原理，并以最简单的梯度下降算法演示了生成对抗样本的基本过程，大家可能会因为它的效率如此低而印象深刻。 对抗样本是机器学习模型的一个有趣现象，攻击者通过在源数据上增...
摘要：或许是有的这是一篇关于随机加权平均的新论文所获得的成果。随机加权平均，随机加权平均和快速几何集成非常近似，除了计算损失的部分。 在这篇文章中，我将讨论最近两篇有趣的论文。它们提供了一种简单的方式，通过使用一种巧妙的集成方法提升神经网络...
摘要：康纳尔大学数学博士博士后则认为，图神经网络可能解决图灵奖得主指出的深度学习无法做因果推理的核心问题。图灵奖得主深度学习的因果推理之殇年初，承接有关深度学习炼金术的辩论，深度学习又迎来了一位重要的批评者。 作为行业的标杆，DeepMind的动向...
摘要：在这里，代表照片，也就是形状为的矩阵，是图像被标记的分数。我首先使用这张照片我的分数是，这意味着我的颜值比数据集中的人高。我拍了很多照片，最终我得到了分，这意味着我比数据集中的人更具吸引力。 什么？！颜值客观化要进行实质性推进了？...
摘要：在图像分析中，卷积神经网络在时间和内存方面优于全连接网络。这是为什么呢卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢卷积神经网络这个术语又是从哪里而来这些问题在本文中一一为大家解答。 在图像分析中...
摘要：基于候选区域的目标检测器滑动窗口检测器自从获得挑战赛冠军后，用进行分类成为主流。一种用于目标检测的暴力方法是从左到右从上到下滑动窗口，利用分类识别目标。这些锚点是精心挑选的，因此它们是多样的，且覆盖具有不同比例和宽高比的现实目标。 目...
摘要：本论文研究只有遗忘门的话会怎样，并提出了，实验表明该模型的性能优于标准。这里我们发现，一个只有遗忘门且带有偏置项的版本不仅能节省计算成本，而且在多个基准数据集上的性能优于标准，能与一些当下较好的模型竞争。 本论文研究 LSTM 只有遗忘门的...
摘要：一维卷积常用于序列模型，自然语言处理领域。三维卷积这里采用代数的方式对三维卷积进行介绍，具体思想与一维卷积二维卷积相同。 由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流...
摘要：之后，注意力模型出现了。等企业越来越多地使用了基于注意力模型的网络。所有这些企业已经将及其变种替换为基于注意力的模型，而这仅仅是个开始。比起基于注意力的模型，需要更多的资源来训练和运行。这样的回溯前进单元是神经网络注意力模型组。 循环...
摘要：我们可以通过在特征图上滑动窗口来检测目标。以前的滑动窗口方法的致命错误在于使用窗口作为最终的边界框，这就需要非常多的形状来覆盖大部分目标。更有效的方法是将窗口当做初始猜想，这样我们就得到了从当前滑动窗口同时预测类别和边界框的检测器。 ...
摘要：预测事件本质上是我们通过机器学习预测系统，创造出来的一个假想事件，并根据预测阈值的不同，可以在下载安装及最终付费之间做优化调节。目前，此机器学习系统已在行业内上线，每天会分析预测上百万用户，帮助他们优化游戏内及广告体验。 近年来，移动...
摘要：虽然这些都是机器学习工具集，但它们并不是完全取代对方，这意味着像和这样一两种流行框架不会淘汰其他框架。事实上，由于四处收购技术公司具体来说指和，英特尔有多款加速器上榜。 作者简介：Dan Olds是技术趋势和客户情绪方面的权威人士，他也是经常...
摘要：微软在大会上兴奋地宣布了的预览版，这是一种跨平台的开源机器学习框架。核心组件作为的一部分而发布今天的代码仓库包含用于模型训练和使用的，以及许多常见的机器学习任务如回归和分类所需要的各种转换和学习器。 微软在Build 2018大会上兴奋地宣布了M...
早期成果卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前较好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于...
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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白马啸西风