...性和类的具体信息，文章提出了一个深度判别和可共享的特征学习一个新局部特征的学习方法。该方法旨在分层学习特征变换滤波器组，将原始像素图像块变换为特征。所学习的滤波器组被期望为：（1）编码一些合适数量类别...
...施方案也可以直接进行借鉴，例如流量分桶、流量分级、特征模型、级联模型等等。 总之，让开发工程师能够理解排序学习算法方面的核心概念，并为在线架构实施提供细颗粒度的参考架构，是本文的重要目标。 算法部分 机器...
...拟合表达函数，然后将该函数应用到下游任务数据中进行特征提取。值得重视的例子包括预处理的 ImageNet 特征 [ 13 ] 和预处理的单词嵌入 [ 23，28 ]。相比之下，现实世界中的各种数据显示出比简单的网格状或顺序结构更丰富的关...
...线路。对于网络中的每一层，在它之前的所有层所生成的特征图（feature-maps）都会作为该层的输入。DenseNet的优点有：缓解梯度消失问题，增强特征在网络中的传输，特征可重复利用，大幅降低网络参数数量。我们在四个benchmark...
...整理编辑。这里将不定期推送关于机器学习，数据挖掘，特征重要性等干货分享。本文8千多字，约需要16分钟阅读时间。 机器学习作为时下最为火热的技术之一受到了广泛的关注。我们每天打开公众号都能收到各种前沿进展、...
...ork）之间的等价性，我们发现ResNet可以重复利用网络中的特征，而DenseNet可以探索新的特征，这两个特性都有助于网络学习到好的表示。本文提出的双路网络既可以共享网络特征，也拥有探索新特征的能力，综合了上面两个最先...
...于众多实践中。深度学习算法可以从海量数据中学习高级特征，这使得深度学习具备超越传统机器学习的优势。深度学习可以通过无监督或半监督特征学习算法和分层特征提取来自动提取数据特征。相比之下，传统的机器学习方...
...别技术研究的早期研究者们尝试过用一些非常简单的几何特征来进行人脸识别, 如图 2 所示（请原谅图片的质量，摘自 93 年的一篇人脸识别领域奠基之作[1]）。图2：基于几何特征的人脸识别这样的朴素想法具有特征维数少的优...
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...
魏宪会
魏明
刘福
王军
刘德刚
王陆宽
