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涵蓋深度學(xué)習(xí)相關(guān)模型、框架、開(kāi)發(fā)與應(yīng)用知識(shí)。

文章博文課程

共 1699 條

基于對(duì)數(shù)譜圖的深度學(xué)習(xí)心音分類(lèi)

這是一篇很有意思的論文，他基于心音信號(hào)的對(duì)數(shù)譜圖，提出了兩種心率音分類(lèi)模型，我們都知道：頻譜圖在語(yǔ)音識(shí)別上是廣泛應(yīng)用的，這篇論文將心音信號(hào)作為語(yǔ)音信號(hào)處理，并且得到了很好的效果。

2023-09-26 22:13:09

深度學(xué)習(xí)

網(wǎng)易伏羲游戲AI Bot的擬人化和風(fēng)格化：AIGA賦能游戲探索

本文將分享網(wǎng)易伏羲在游戲AI Bot方向的一些工作。我們的工作稱(chēng)為AIGA，它是另一種形式的AIGC，生成的內(nèi)容是Agent的Action。我們?cè)谟螒驁?chǎng)景方面做了一些AIGA相關(guān)的工作。今天的分享將重點(diǎn)圍繞AIGA技術(shù)手段的應(yīng)用展開(kāi)。

2023-09-20 08:31:49

AIGA 深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的AI模型

在人工智能領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為最引人注目的技術(shù)之一。通過(guò)模擬人類(lèi)大腦的工作方式，這些技術(shù)使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取模式，從而實(shí)現(xiàn)各種復(fù)雜任務(wù)。

2023-09-03 14:17:56

深度學(xué)習(xí)人工智能

深度學(xué)習(xí)能取代其他圖像處理算法嗎

最近這些年，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，視覺(jué)圖像處理變得越來(lái)越火熱，在各個(gè)領(lǐng)域都得到了大量的應(yīng)用，同時(shí)也出現(xiàn)了大量的從業(yè)人員。

2023-08-29 15:32:57

深度學(xué)習(xí)人工智能

軟件漏洞檢測(cè)場(chǎng)景中的深度學(xué)習(xí)模型實(shí)證研究

為了從應(yīng)用角度對(duì)DLM模型在漏洞檢測(cè)場(chǎng)景下的能力與價(jià)值進(jìn)行驗(yàn)證，Steenhoek等人發(fā)表了《漏洞檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型實(shí)證研究》論文。

2023-08-23 12:38:10

漏洞深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用：個(gè)性化推薦的新前沿

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們面臨了海量的信息和產(chǎn)品選擇，個(gè)性化推薦成為了解決信息過(guò)載問(wèn)題的有效手段。深度學(xué)習(xí)技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)，已經(jīng)在推薦系統(tǒng)中展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力，為用戶(hù)提供了更準(zhǔn)確、更個(gè)性化的推薦服務(wù)，推動(dòng)了推薦系統(tǒng)的新前沿。

2023-08-22 15:37:45

深度學(xué)習(xí)人工智能

用于3D MRI和CT掃描的深度學(xué)習(xí)模型總結(jié)

醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)與其他我們?nèi)粘D像的最大區(qū)別之一是它們很多都是3D的，比如在處理DICOM系列數(shù)據(jù)時(shí)尤其如此。DICOM圖像由很多的2D切片組成了一個(gè)掃描或身體的特定部分。

2023-08-11 15:20:54

深度學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)

TabR：檢索增強(qiáng)能否讓深度學(xué)習(xí)在表格數(shù)據(jù)上超過(guò)梯度增強(qiáng)模型？

這是一篇7月新發(fā)布的論文，他提出了使用自然語(yǔ)言處理的檢索增強(qiáng)Retrieval Augmented技術(shù)，目的是讓深度學(xué)習(xí)在表格數(shù)據(jù)上超過(guò)梯度增強(qiáng)模型。

2023-08-11 10:58:04

深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言檢索增強(qiáng)

莉莉絲手游反欺詐的設(shè)計(jì)與探索

現(xiàn)在手游已經(jīng)成大部分年輕人生活中必不可少的組成部分，同時(shí)各種各樣的游戲品類(lèi)以及活躍人數(shù)都在不斷上升。游戲當(dāng)中黑產(chǎn)的類(lèi)型，他們的一些作弊手段，以及對(duì)抗的頻率也是在不斷地變化。本文將分享反手游欺詐相關(guān)的設(shè)計(jì)與探索。

2023-08-09 07:58:53

手游風(fēng)控深度學(xué)習(xí)

Safetensors，快速高效、安全易用的深度學(xué)習(xí)新工具

Safetensors是一種存儲(chǔ)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中使用的大型張量的新方法。與其他技術(shù)相比，它具有更快、更高效和用戶(hù)友好的特點(diǎn)。此外，它還能確保數(shù)據(jù)的保密性和安全性，同時(shí)支持各種編程語(yǔ)言和平臺(tái)。通過(guò)使用Safetensors，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師可以?xún)?yōu)化時(shí)間，專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)更優(yōu)秀的模型。

2023-07-27 13:23:41

存儲(chǔ)深度學(xué)習(xí)方法

NVIDIA 助力 Saildrone 引領(lǐng)全自動(dòng)海洋監(jiān)測(cè)

Saildrone 充分利用 NVIDIA DeepStream SDK 開(kāi)發(fā)其視覺(jué) AI 智能應(yīng)用和服務(wù)。開(kāi)發(fā)者可以使用該套件為 AI 視頻、音頻和圖像分析構(gòu)建通暢的傳輸通道。

2023-07-25 13:36:39

NVIDIA DeepStream

展望未來(lái)：2023年深度學(xué)習(xí)和元宇宙的未來(lái)

了解了元宇宙的重要性，大公司不會(huì)錯(cuò)過(guò)任何投資這項(xiàng)技術(shù)的機(jī)會(huì)。中小企業(yè)需要通過(guò)適應(yīng)技術(shù)帶來(lái)的變化來(lái)跟上競(jìng)爭(zhēng)的步伐。不遵守新技術(shù)的公司將面臨損失。

2023-07-13 07:04:35

深度學(xué)習(xí)元宇宙技術(shù)

開(kāi)源人工智能語(yǔ)言模型的 10 個(gè)正面和負(fù)面影響譯文

由于開(kāi)源語(yǔ)言模型有很多優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，并且會(huì)對(duì)人工智能行業(yè)產(chǎn)生積極和消極的影響，因此我們總結(jié)了您應(yīng)該了解和理解的要點(diǎn)。

2023-07-06 10:15:09

開(kāi)源語(yǔ)言模型 AI 生成式AI

昇騰AI大模型訓(xùn)推一體化解決方案將在WAIC發(fā)布

人工智能走向內(nèi)容生成時(shí)代，顛覆千行百業(yè)，帶來(lái)無(wú)限想象空間。大模型的發(fā)展帶來(lái)了算力需求爆炸式增長(zhǎng)，華為在各單點(diǎn)創(chuàng)新的基礎(chǔ)上

2023-07-03 20:10:43

輕量級(jí)的深度學(xué)習(xí)框架Tinygrad

Tinygrad是一個(gè)輕量級(jí)的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，它提供了一種簡(jiǎn)化和直觀的方法來(lái)理解和實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在本文中，我們將探討Tinygrad及其主要功能，以及它如何成為那些開(kāi)始深度學(xué)習(xí)之旅的人的有價(jià)值的工具。

2023-06-27 16:42:18

Tinygrad 深度學(xué)習(xí)工具

18家AI頭部企業(yè)、高校與科研機(jī)構(gòu)聯(lián)合發(fā)布首個(gè)AI框架生態(tài)倡議?

技術(shù)為根，人才為本。N思社區(qū)秉承“技術(shù)優(yōu)先，開(kāi)發(fā)者第一”理念，凝聚廣大開(kāi)發(fā)者力量共建開(kāi)源社區(qū)，與開(kāi)發(fā)者共同學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。

2023-06-16 13:38:37

上海昇思AI框架昇思

自己動(dòng)手使用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)

本文使用的技術(shù)是NeRF(Neural Radiance Fields）,它是2020年以來(lái)出現(xiàn)的一種基于深度學(xué)習(xí)的3D重建方法，它通過(guò)學(xué)習(xí)場(chǎng)景的光線(xiàn)傳輸和輻射傳遞，能夠生成高質(zhì)量的場(chǎng)景渲染圖像和3D模型。

2023-06-15 07:53:07

NeRF 深度學(xué)習(xí)

NVIDIA攜手合作伙伴推動(dòng)生成式AI落地，賦能全球各行各業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型? 原創(chuàng)

NVIDIA不但發(fā)布了一系列面向生成式AI的產(chǎn)品和解決方案，而且已經(jīng)開(kāi)始與業(yè)界伙伴合作，面向不同行業(yè)推出了一系列的場(chǎng)景應(yīng)用案例。可以說(shuō)，在生成式AI領(lǐng)域，NVIDIA再一次走在了業(yè)界的前列。?

2023-05-30 09:36:51

生成式AI NVIDIA Omniverse

面向大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的緩存優(yōu)化實(shí)踐

近些年，隨著深度學(xué)習(xí)的崛起， Alluxio 分布式緩存技術(shù)逐步成為業(yè)界解決云上 IO 性能問(wèn)題的主流方案。不僅如此，Alluxio 還天然具備數(shù)據(jù)湖所需的統(tǒng)一管理和訪問(wèn)的能力。本文將分享面向大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的緩存優(yōu)化，主要分析如今大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的存儲(chǔ)現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，說(shuō)明緩存數(shù)據(jù)編排在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的應(yīng)用，并介紹大規(guī)模緩存系統(tǒng)的資源分配與調(diào)度。

2023-05-26 08:39:44

深度學(xué)習(xí)Alluxio

知識(shí)可遷移圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

遷移學(xué)習(xí)已經(jīng)在很多領(lǐng)域，如 CV/NLP 領(lǐng)域，被廣泛研究和應(yīng)用。最近也有很多研究者開(kāi)始在非歐式的圖集合數(shù)據(jù)上研究遷移學(xué)習(xí)。本文將分享圖遷移學(xué)習(xí)相關(guān)的一些最新工作，并簡(jiǎn)單總結(jié)圖遷移學(xué)習(xí)領(lǐng)域的問(wèn)題、挑戰(zhàn)，以及應(yīng)用場(chǎng)景。希望能為大家之后的研究帶來(lái)一些啟發(fā)。

2023-05-26 08:02:22

遷移學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)在工業(yè)4.0中的重要性

在本文中，我們將解釋需要了解的關(guān)于這個(gè)革命性系統(tǒng)的所有信息，該系統(tǒng)在工業(yè)過(guò)程和決策的自動(dòng)化方面具有巨大的優(yōu)勢(shì)。

2023-05-24 16:08:45

深度學(xué)習(xí)工業(yè)4.0

淺析計(jì)算GMAC和GFLOPS

GMAC 代表“Giga Multiply-Add Operations per Second”（每秒千兆乘法累加運(yùn)算），是用于衡量深度學(xué)習(xí)模型計(jì)算效率的指標(biāo)。它表示每秒在模型中執(zhí)行的乘法累加運(yùn)算的數(shù)量，以每秒十億 (giga) 表示。

2023-05-22 16:05:32

深度學(xué)習(xí)要 GMAC 代表“

阿里云AnalyticDB(ADB) + LLM：構(gòu)建AIGC時(shí)代下企業(yè)專(zhuān)屬Chatbot?

知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)搜索部分包括傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞全文檢索和向量特征檢索，關(guān)鍵詞全文檢索保證查詢(xún)的精準(zhǔn)性，向量特征檢索提供泛化性和語(yǔ)義匹配，除字面匹配之外召回和語(yǔ)義匹配的知識(shí)，降低無(wú)結(jié)果率，為大模型提供更加豐富的上下文，有利于大語(yǔ)言模型進(jìn)行總結(jié)歸納。?

2023-05-19 09:42:54

CV CUDA在微博多媒體內(nèi)容理解的應(yīng)用

隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，使用深度學(xué)習(xí)來(lái)理解多媒體內(nèi)容變成一個(gè)熱門(mén)的題目，本文會(huì)結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景案例來(lái)說(shuō)明，CV CUDA 是怎么應(yīng)用在微博的多媒體內(nèi)容理解領(lǐng)域的，以及最終達(dá)到的效果是怎么樣的。

2023-05-15 07:28:48

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)深度學(xué)習(xí)

使用TensorFlow和Keras創(chuàng)建貓狗圖片深度學(xué)習(xí)分類(lèi)器

本文將帶你了解如何使用使用TensorFlow和Keras創(chuàng)建貓狗圖片深度學(xué)習(xí)分類(lèi)器。

2023-05-14 22:35:24

TensorFlow Keras 深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的對(duì)比分析原創(chuàng) 精選

每個(gè)模型結(jié)構(gòu)都有一種內(nèi)在的推理偏差，幫助理解數(shù)據(jù)中的模式，從而實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)。例如，CNN表現(xiàn)出空間參數(shù)共享、平移/空間不變性，而RNN表現(xiàn)出時(shí)間參數(shù)共享。

2023-05-14 22:00:01

深度學(xué)習(xí)架構(gòu)數(shù)據(jù)

如何在Java中構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 譯文

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的一種形式，也是現(xiàn)代人工智能的支柱之一。用戶(hù)真正掌握其工作原理的最佳方法是自己構(gòu)建一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文將介紹如何用Java構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2023-05-12 14:58:50

Java 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)

使用TensorFlow和Keras，輕松搭建并訓(xùn)練你的第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本文展示了構(gòu)建和訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整個(gè)過(guò)程。最終得到了大約75%的準(zhǔn)確率。你可以使用超參數(shù)并使用不同的卷積層和池化層來(lái)提高準(zhǔn)確性。你也可以嘗試遷移學(xué)習(xí)，它使用預(yù)先訓(xùn)練好的模型，如ResNet或VGGNet，并在某些情況下可以提供非常好的準(zhǔn)確性。

2023-05-06 12:47:41

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)池化層

醫(yī)學(xué)圖像的深度學(xué)習(xí)的完整代碼示例：使用Pytorch對(duì)MRI腦掃描的圖像進(jìn)行分割

圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像分析中最重要的任務(wù)之一，在許多臨床應(yīng)用中往往是第一步也是最關(guān)鍵的一步。在腦MRI分析中，圖像分割通常用于測(cè)量和可視化解剖結(jié)構(gòu)，分析大腦變化，描繪病理區(qū)域以及手術(shù)計(jì)劃和圖像引導(dǎo)干預(yù)，分割是大多數(shù)形態(tài)學(xué)分析的先決條件。

2023-05-05 00:16:08

深度學(xué)習(xí)圖像分割 Pytorch

集成多關(guān)系圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本次分享是基于Datafun 圖學(xué)習(xí)峰會(huì)活動(dòng)整理，作者為北京郵電大學(xué)在讀博士王玉玲，相關(guān)成果為在美團(tuán)NLP中心大模型應(yīng)用組實(shí)習(xí)期間產(chǎn)出。

2023-05-04 07:39:14

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN

多元時(shí)序預(yù)測(cè)：獨(dú)立預(yù)測(cè) or 聯(lián)合預(yù)測(cè)？

多元時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題中，從多變量建模方法的維度有兩種類(lèi)型，一種是獨(dú)立預(yù)測(cè)（channel independent，CI），指的是把多元序列當(dāng)成多個(gè)單變量預(yù)測(cè)，每個(gè)變量分別建模；另一種是聯(lián)合預(yù)測(cè)（channel dependent，CD），指的是多變量一起建模，考慮各個(gè)變量之間的關(guān)系。

2023-05-03 20:27:49

獨(dú)立預(yù)測(cè)聯(lián)合預(yù)測(cè)多元時(shí)序

淘寶個(gè)性化推薦中自適應(yīng)與無(wú)監(jiān)督的多場(chǎng)景模型建模實(shí)踐

文中將介紹多場(chǎng)景建模是如何細(xì)粒度地刻畫(huà)全域場(chǎng)景和單場(chǎng)景的遷移關(guān)系來(lái)實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域自適應(yīng)，以及如何在多場(chǎng)景建模中引入無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)，還將介紹多場(chǎng)景建模在推薦召回階段的落地實(shí)踐。

2023-04-11 07:28:39

無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)場(chǎng)景建模

CMU張坤：因果表征技術(shù)最新進(jìn)展

當(dāng)我們說(shuō)變量/事件之間是有關(guān)系的，意思是說(shuō)它們不是獨(dú)立的，這樣它們之間一定存在一些關(guān)系。然而 X 是 Y 的“因”的含義是，如果采用特定方法改變 X（天下雨），Y（地面變濕）則會(huì)隨之改變，即對(duì) X 進(jìn)行 “intervention” 人為干預(yù)時(shí)，Y 的分布是不一樣的。

2023-04-06 07:30:02

因果表征深度學(xué)習(xí)

NVIDIA、瑞芯微等13家國(guó)內(nèi)外硬件廠商推出飛槳生態(tài)發(fā)行版軟硬一體共創(chuàng)共贏

飛槳亮相NVIDIA GTC 2023 軟硬協(xié)同創(chuàng)新夯實(shí)AI基建

2023-03-28 14:07:07

飛槳 NVIDIA 深度學(xué)習(xí)框架

深度 UPLIFT 模型在騰訊金融用戶(hù)增長(zhǎng)場(chǎng)景中的應(yīng)用

今天的分享主要聚焦在深度 UPLIFT 模型，包括該類(lèi)模型的主要技術(shù)挑戰(zhàn)和發(fā)展脈絡(luò)，同時(shí)介紹深度 UPLIFT 模型助力騰訊金融科技用戶(hù)增長(zhǎng)的經(jīng)典案例。

2023-03-27 07:54:32

深度 UPLIFT UPLIFT 模型

飛槳院長(zhǎng)高峰論壇在濟(jì)南舉辦打造產(chǎn)學(xué)研用標(biāo)桿持續(xù)深化產(chǎn)教融合

山東大學(xué)-飛槳人工智能教育創(chuàng)新中心正式掛牌打造區(qū)域產(chǎn)教融合新范式

2023-03-25 18:51:25

百度飛槳人工智能

Omdia：生成式人工智能面臨著與更廣義人工智能相同的挑戰(zhàn)?

Omdia注意到塑造生成式人工智能軌跡的其他市場(chǎng)趨勢(shì)，包括構(gòu)建和貨幣化大型語(yǔ)言模型的競(jìng)賽以及云計(jì)算供應(yīng)商所起的關(guān)鍵作用。

2023-03-14 14:28:28

AI 圖像生成器：新興的網(wǎng)絡(luò)安全威脅譯文精選

人工智能（AI）有可能改變社會(huì)的本質(zhì)。雖然人工智能工具給我們帶來(lái)了很多的期待，但同時(shí)也需要在很多方面提高警惕。例如，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子和其他威脅行為者將人工智能武器化，即使是AI圖像生成器也不能幸免于濫用。

2023-03-06 10:29:37

人工智能威脅

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之圖像分類(lèi)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn) 譯文精選

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是魔法，還是線(xiàn)性代數(shù)和微積分更有魔力？本文將通過(guò)一個(gè)圖像分類(lèi)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)戰(zhàn)案例來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。

2023-02-28 08:00:00

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能

GNN的基礎(chǔ)、前沿和應(yīng)用

本次分享的題目為《GNN的基礎(chǔ)、前沿和應(yīng)用》，主要介紹由吳凌飛、崔鵬、裴健、趙亮幾位學(xué)者牽頭編撰的綜合性書(shū)籍《圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、前沿與應(yīng)用》中的大致內(nèi)容。

2023-02-23 08:34:03

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)

PyTorch 并行訓(xùn)練 DistributedDataParallel 完整代碼示例

使用大型數(shù)據(jù)集訓(xùn)練大型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 的問(wèn)題是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主要挑戰(zhàn)。隨著 DNN 和數(shù)據(jù)集規(guī)模的增加，訓(xùn)練這些模型的計(jì)算和內(nèi)存需求也會(huì)增加。這使得在計(jì)算資源有限的單臺(tái)機(jī)器上訓(xùn)練這些模型變得困難甚至不可能。

2023-02-19 15:26:51

深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

郵儲(chǔ)銀行宣布接入百度“文心一言” 提供更智能更有溫度的金融服務(wù)

導(dǎo)語(yǔ)：2月16日，中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行宣布接入百度“文心一言”，通過(guò)“郵儲(chǔ)大腦”接入并應(yīng)用“文心一言”的能力，將打造更為豐富、個(gè)性化的智能金融產(chǎn)品，提供更智能更有溫度的普惠金融服務(wù)。這是百度“文心一言”首次在國(guó)有大型商業(yè)銀行落地。

2023-02-17 08:50:57

提升深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)質(zhì)量的秘密武器——上下文感知數(shù)據(jù) 譯文精選

本文中，我們將探討如何借助于上下文感知數(shù)據(jù)工程化方案實(shí)現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)中設(shè)計(jì)出更具魯棒性和更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型。

2023-02-13 08:00:00

深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)算法

如何解決混合精度訓(xùn)練大模型的局限性問(wèn)題

混合精度已經(jīng)成為訓(xùn)練大型深度學(xué)習(xí)模型的必要條件，但也帶來(lái)了許多挑戰(zhàn)。將模型參數(shù)和梯度轉(zhuǎn)換為較低精度數(shù)據(jù)類(lèi)型（如FP16）可以加快訓(xùn)練速度，但也會(huì)帶來(lái)數(shù)值穩(wěn)定性的問(wèn)題。

2023-02-09 16:32:16

混合精度深度學(xué)習(xí)

GNN如何建模時(shí)空信息？倫敦瑪麗女王大學(xué)「時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」綜述，簡(jiǎn)明闡述時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度學(xué)習(xí)模型擴(kuò)展到非歐氏空間，并能夠在包括推薦系統(tǒng)和社交網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的各種應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)最先進(jìn)的性能。

2023-02-09 08:53:26

GNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)

八種時(shí)間序列分類(lèi)方法總結(jié)

對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分類(lèi)是應(yīng)用機(jī)器和深度學(xué)習(xí)模型的常見(jiàn)任務(wù)之一。本篇文章將涵蓋 8 種類(lèi)型的時(shí)間序列分類(lèi)方法。這包括從簡(jiǎn)單的基于距離或間隔的方法到使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。這篇文章旨在作為所有時(shí)間序列分類(lèi)算法的參考文章。

2023-01-24 17:14:59

深度學(xué)習(xí)算法工具

深度學(xué)習(xí)中高斯噪聲：為什么以及如何使用

在數(shù)學(xué)上，高斯噪聲是一種通過(guò)向輸入數(shù)據(jù)添加均值為零和標(biāo)準(zhǔn)差(σ)的正態(tài)分布隨機(jī)值而產(chǎn)生的噪聲。

2023-01-24 17:08:08

深度學(xué)習(xí)高斯噪聲數(shù)據(jù)生成器

七個(gè)流行的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法及代碼實(shí)現(xiàn)

目前流行的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。這些算法已被用于在游戲、機(jī)器人和決策制定等各種應(yīng)用中，并且這些流行的算法還在不斷發(fā)展和改進(jìn)，本文我們將對(duì)其做一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。

2023-01-24 17:03:13

強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法機(jī)器人人工智能

2022年深度學(xué)習(xí)在時(shí)間序列預(yù)測(cè)和分類(lèi)中的研究進(jìn)展綜述

時(shí)間序列預(yù)測(cè)的transformers的衰落和時(shí)間序列嵌入方法的興起，還有異常檢測(cè)、分類(lèi)也取得了進(jìn)步

2023-01-13 16:43:13

深度學(xué)習(xí)模型數(shù)據(jù)集

使用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練定制深度學(xué)習(xí)模型譯文精選

遷移學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種類(lèi)型，它是一種應(yīng)用于已經(jīng)訓(xùn)練或預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，而且這些預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是使用數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)訓(xùn)練出來(lái)的。

2023-01-09 08:00:00

遷移學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

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