摘要：部署深度学习模型不是一项简单的任务，它要求收集各种模型文件搭建服务栈初始化和配置深度学习框架暴露端点实时发送度量指标，并运行自定义的预处理和后置处理逻辑代码，而这些仅仅是繁杂步骤中的一部分。开源的极大简化了的深度学习模型部署过程。 什...
摘要：然而，对于广大工程人员而言，应用新技术仍存在挑战，谷歌最近开源的库解决了这个问题。为使开发者更轻松地使用进行实验，谷歌最近开源了，一个实现轻松训练和评估的轻量级库。 生成对抗网络（GAN）自被 Ian Goodfellow 等人提出以来，以其优异的性能获...
摘要：但在年春季关于理论机器学习的课程上，泛化理论专家表达了对这篇论文的不满，尤其是其标题。在一个相关的说明中，及其联合作者的几篇更早期的论文已经提出了与张弛原等人对深度网络的看法相当相似的观点。 深度学习的理论还存在诸多神秘之处。近来很多...
摘要：近来在深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。机器学习中最常用的正则化方法是对权重施加范数约束。 近来在深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神...
摘要：问深度学习社区现在面临的主要挑战是什么答打击炒作发展伦理意识获得科学严谨性。深度学习简直是科学的重灾区。 Keras之父、谷歌大脑人工智能和深度学习研究员François Chollet撰写了一本深度学习Python教程实战书籍《Python深度学习》，书中介绍了深...
摘要：文本谷歌神经机器翻译去年，谷歌宣布上线的新模型，并详细介绍了所使用的网络架构循环神经网络。目前唇读的准确度已经超过了人类。在该技术的发展过程中，谷歌还给出了新的，它包含了大量的复杂案例。谷歌收集该数据集的目的是教神经网络画画。 1. 文本...
摘要：和的得分均未超过右遗传算法在也表现得很好。深度遗传算法成功演化了有着万自由参数的网络，这是通过一个传统的进化算法演化的较大的神经网络。 Uber 涉及领域广泛，其中许多领域都可以利用机器学习改进其运作。开发包括神经进化在内的各种有力的学习方...
摘要：深度神经网络推动视觉语言理解和语音识别等领域取得了前所未有的进步。这个标量值随后将组成该神经元的激活矢量。绘图的轴包含按类别排序的图像灰色虚线表示类别边界，轴则是神经元的输出值。左图显示了和中的两个较高激活较大的欧氏范数神经元。 深度...
摘要：一石激起千层浪，英伟达全新禁止在数据中心使用系列做深度学习，已经成为今日等网站头条。同时，英伟达仅仅限制在数据中心使用做深度学习，一般的高校和研究所这样的非商业用户，并不会受什么影响。 英伟达的CEO黄仁勋曾经说，他最喜欢三件事——游戏、...
摘要：不过，今年月问世的第一版其实效果还可以，实现了基于语义信息迁移的颜色提示，让上色效果更加和谐。生成过程迅速，效果尚好。作者在上回答说，和上一版相比，大部分训练都是纯粹无监督，甚至无条件的。 给喜欢的动漫形象建个了收藏夹，里面收集她的各...
摘要：它们从文件中生成一个浮点型的二维数组，并用于馈送到神经网络。最后计算损失函数，即计算预测价格和实际价格之间的差异，并添加正则化到损失函数中。现在我们在有一系列节点，当在会话中使用时，每个节点计算损失函数对一个变量的梯度。 目前流行的深...
摘要：地址为什么使用迁移学习根据联合创始人斯坦福副教授吴恩达介绍，迁移学习将会成为机器学习商业成就的下一驱动力。迁移学习是一种机器学习技术，允许在特定的数据集上再利用已训练的卷积神经网络，并将其调整或迁移到其他数据集。 GitHub 地址：https://...
摘要：何恺明和两位大神最近提出非局部操作为解决视频处理中时空域的长距离依赖打开了新的方向。何恺明等人提出新的非局部通用网络结构，超越。残差连接是何恺明在他的年较佳论文中提出的。 Facebook何恺明和RGB两位大神最近提出非局部操作non-local operatio...
摘要：链接是他们在数据集上达到了较先进的性能，并且在高度重叠的数字上表现出比卷积神经网络好得多的结果。在常规的卷积神经网络中，通常会有多个汇聚层，不幸的是，这些汇聚层的操作往往会丢失很多信息，比如目标对象的准确位置和姿态。 PPT由于笔者能力有...
摘要：信息瓶颈理论由耶路撒冷希伯来大学的计算机与神经科学家等人提出。与我取得联系并分享了一篇已提交盲审的论文，论文作者对信息瓶颈理论的一些发现作了批判性分析。这是一个重要更新，指出了信息瓶颈理论的一些局限性。 「信息瓶颈」（Information Bottl...
摘要：目前，这些选择又称为超参数是通过经验，随机搜索或计算密集型搜索过程来选择的。该技术是超参数优化最常用的两种方法随机搜索和手动调试的结合。随机搜索中会并行训练神经网络的群体，并在训练结束时选择较高性能的模型。 在围棋和Atari游戏、图像识别...
摘要：日前，谷歌发布开发图片数据集的版，比起今年月份发布的版，这一版本的边框数和图像层级标签数都大大增加。大部分的人工验证都已经在谷歌内部手工完成了，另外一小部分是通过在上进行众包验证来完成的。 日前，谷歌发布 Open Images Dataset （开发图片...
摘要：近期，吴恩达团队用深度学习建立了一个项目，利用病人的电子病例，来检测未来个月有高死亡风险的病人。在死亡率预测的报告中，吴恩达团队也运用了成熟的消融技术，重点标注了病人数据中对高死亡率最具预测性的因素。 用过去1年的医疗记录就能预测一个人...
摘要：近日，针对泛化能力强大的深度神经网络无法解释其具体决策的问题，深度学习殿堂级人物等人发表论文提出软决策树。即使没有使用无标签数据，仍然有可能通过使用一种称为蒸馏法，的技术和一种执行软决策的决策树，将神经网络的泛化能力迁移到决策树上。 ...
摘要：第一列和第六列显示输入图像，其余列是产生的图像。然而，现有的模型在多域图像转换任务中效率低下。该图表示连接多个域的拓扑图。在训练过程中，随机生成目标域标签并训练模型，以便灵活地将输入图像转换到目标域。 图像到图像转化的任务是将一个给定...
摘要：从标题上可以看出，这是一篇在实例分割问题中研究扩展分割物体类别数量的论文。试验结果表明，这个扩展可以改进基准和权重传递方法。 今年10月，何恺明的论文Mask R-CNN摘下ICCV 2017的较佳论文奖（Best Paper Award），如今，何恺明团队在Mask R-C...
摘要：最值得注意的一点是，整个图都是在一个函数中定义和构造的，那么这即不可读也不可重复使用。 在 TensorFlow 中定义你的模型，可能会导致一个巨大的代码量。那么，如何去组织代码，使得它是一个高可读性和高可重用的呢？如果你刚刚开始学习代码架构，那...
摘要：二是精度查全率和得分，用来衡量判别式模型的质量。精度查全率和团队还用他们的三角形数据集，测试了样本量为时，大范围搜索超参数来进行计算的精度和查全率。 从2014年诞生至今，生成对抗网络（GAN）热度只增不减，各种各样的变体层出不穷。有位名叫Av...
摘要：今天推出了一个名叫的开源工具，用深度神经网络来从测序数据中快速较精确识别碱基变异位点。今天，团队，联合同属于旗下的生命科学兄弟公司，用了两年多时间，研发出了一个名叫的开源工具，专门用深度神经网络来识别结果中测序数据里这些碱基变异位点。...
摘要：在本教程中，我会介绍如何只使用低级别的工具从零开始构建卷积神经网络，以及使用可视化我们的计算图和网络的表现。选择模型接下来，我必须决定使用哪个卷积神经网络的模型。实质上，大多数卷积神经网络都包含卷积和池化。 如果使用TensorFlow的所有较...
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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