深度神经网络模型训练之难众所周知，其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Normalization 大法自 2015 年由Google 提出之后，就成为深度学习必备之神器。自 BN 之后， Layer Norm / Weight Norm / Cosine Norm 等也横空出世。本...
...究。图1 行为识别的定义及应用领域基于层级化循环神经网络的人体骨架运动序列行为识别 目前基于人体骨架的行为识别方法主要可分为两类：1）基于局部特征的方法：该类方法是对序列中的各时刻的人体骨架的局部几何结构...
如果你的神经网络不工作，该怎么办？作者在这里列出了建神经网络时所有可能做错的事情，以及他自己的解决经验。忘记规范化数据忘记检查结果忘记预处理数据忘记使用正则化使用的batch太大使用了不正确的学习率在最后层...
深度神经网络解释性不好的问题一直是所有研究人员和商业应用方案上方悬着的一团乌云，现代CNN网络固然有强大的特征抽取能力，但没有完善的理论可以描述这个抽取过程的本质，人类也很难理解网络学到的表征。当然了，...
...我在做第三方数据分析的时候，所有的用户数据都来自于网络公开的数据抓取，比如微博、豆瓣、人人、知乎等等，所有的标签数据来自于垂直网站的抓取，例如汽车品类就是汽车之家，旅游就是旅游网站等等。 所谓第三方数...
作为现代机器学习基石的深度神经网络，虽然模仿的是生物神经网络，但其实这两者之间有着极大的区别。抛开仅有的一些相似处，有些重要的机器学习机制没有任何自然界的版本，而这两者学习过程之间也有着大量的不同。...
...软件组件，为了满足这些要求，编译后的代码必须能够在网络上传输，在任何客户端上运行，并向客户端保证运行安全。 万维网的普及使这些属性更加有趣，Web浏览器使数百万人能够以简单的方式上网并访问富媒体内容，最后...
...-visualization/appendix/）。现如今，人们越来越意识到，神经网络对于人类来说应该是具有可解释性的。针对这些问题，神经网络的可解释性领域已经形成，并随着发展的成熟，两大研究思路已经开始走向融合：特征可视化和属性。...
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...
高璐
刘永祥
马忠志
王晗
rose
王陆宽
