#深度学习

2021-6-20 3:52
下载PDF摘要:深入学习已经彻底改变了计算机视觉,Naturallanguage理解,语音识别,信息检索等。然而,随着深度学习模型的逐步改进,他们的参数,延迟,培训所需的资源等。拥有所有人都显着下降。因此,要注意模型的这些足迹度量,这一切都很重要,而不仅仅是其质量。我们提出了激励深入学习效率的问题,然后是一个模型效率......
2021-6-19 11:13
从技术上讲,图像是映射连续域的函数,例如,一个盒子$ [0,x] \ times [0,y] $,强度(r,g,b)。要将其存储在计算机存储器上,图像被离散到数组阵列[H] [W],其中每个元素阵列[i] [j]是像素。 离散化如何工作?离散像素如何涉及底层连续图像的抽象概念?这些基本问题在计算机图形和amp中发挥......
2021-6-12 4:0
下载PDF摘要:我们描述了深入学习的数学分析新领域。此菲尔德围绕着一份研究问题列表,没有常用的学习理论框架。这些问题涉及:超分层化神经网络的概念概括力量,在深度架构中的作用深度,显而易见的诅咒诅咒,令人惊讶的成功优化性能证实了问题的非凸性,了解了什么特征,多花架构表现出异常在身体问题中,架构的哪个方面会在努力影响学习......
2021-5-16 13:9
Warning: Can only detect less than 5000 characters Warning: Can only detect less than 5000 characters 在活化层之后加入汇集层。 CNN中的汇集层总结了相同内核地图中邻近神经元组的输出(Krizhevsky等,2012......
2021-4-9 4:57
脉冲的长螺纹部分,脉冲从细胞体传导到其他细胞。 今天,我很高兴能够公开宣布Axon,这是一个在Elixir中创建神经网络的图书馆。轴突仍然是预发布;但是,我相信它已达到了一个点,即可从开源社区进行实验和输入。在这篇文章中,我将介绍Axon的API,讨论一些设计决策,并制定了图书馆的未来计划。 Axon的主要目标......
2021-4-5 11:21
这篇文章涵盖了模型推理优化或压缩,截至3月2021年3月的宽度和最深度。这包括模型量化和二值化的工程主题,更具研究型主题,如知识蒸馏等,以及知名的,以及众所周知的话题。 如果有人注意到任何不正确的东西,请告诉我。请随时与我联系我的电子邮件(我的全名@ Outlook.com)。 每年,较大且较大的模型能够找到从机......
2021-4-3 7:48
下载PDF摘要:本文是一种尝试解释所需的所有矩阵微积分,了解深度神经网络的培训。我们假设没有数学知识展示,您在微积分中学到了什么,并提供链接,以帮助您刷新所需的必要数学。请注意,在开始学习培训和在实践中使用深度学习之前,您不需要理解这一材料;相反,这种材料适用于那些已经熟悉基础网络的基础知识的人,并希望加深对潜在数学......
2021-3-21 11:18
2021年3月10日星期三
2021-3-12 3:54
创建 帐户
2021-3-8 3:34
在这个项目中,我们呈现Percival,浏览器嵌入式,Lighpeight,深入学习的广告拦截器。珀塞瓦尔是眨眼 - 铬渲染引擎。 Percival将自己嵌入到图像渲染管道中,这使得可以拦截IFRame的渲染,由复杂的JavaScript变换以及GIF和常规图像创建的图像。 Percival检查这些图像帧并基于深度学......
2021-3-2 5:38
一年前,ZDNet与Google Brain总监Jeff Dean谈了有关该公司如何利用人工智能促进其定制芯片内部开发以加速其软件的过程。迪恩(Dean)指出,在某些情况下,人工智能的深度学习形式可以比人类做出更好的决策,以决定如何在芯片中布局电路。 本月,Google在arXiv文件服务器上发布的论文“阿波罗:可......
2021-2-17 18:12
新的Apple M1芯片背后有很多炒作。到目前为止,事实证明它优于英特尔提供的任何产品。但这对深度学习意味着什么?这就是您今天要找到的。 新的M1芯片不仅是CPU。在MacBook Pro上,它由8核CPU,8核GPU和16核神经引擎组成。处理器和GPU都远远优于上一代Intel配置。 我已经展示了M1芯片用于常......
2021-2-9 20:24
在过去的四年中,Popgun的一个小团队一直在研究深度学习在音乐分析和生成中的应用。这项研究的最终成果是发布了Splash Pro,Splash Pro是一款免费的,由AI驱动的数字音频工作站(DAW)插件。随着此博客的发布,我们希望通过解释我们已经从事的一些核心项目,为音乐深度学习提供一个易于访问的介绍。 在这......
2021-2-9 20:19
感觉是一个推理引擎,可为功能强大的神经网络提供动作识别功能,且计算量较小。在此存储库中,我们提供: 开箱即用的两个模型已经在数百万个视频的视频中进行了预训练,这些视频是人类在摄像机前进行动作并与之交互的。这两个神经网络都很小,高效,并且可以在CPU上实时平稳运行。 演示应用程序展示了我们模型的潜力:手势识别,健身......
2021-1-20 12:14
在现在的标准技术下,例如过度参数化,批量标准化和添加残差链接,“现代”神经网络训练(至少用于图像分类任务和许多其他任务)通常非常稳定。使用标准的神经网络体系结构和训练算法(通常是带有动量的SGD),学习的模型不仅在训练精度方面,而且甚至在测试精度方面,都始终表现良好,无论训练过程中使用哪种随机初始化或随机数据顺序。例......
2021-1-17 21:40
#memes #science #ai我和Antonio的第二部分研究了最新和最出色的深度学习模因.Music:Sunshower-LATASHÁPapov-Yung LogosSunny Days-...
2021-1-9 2:43
500 AI机器学习深度学习带有代码的计算机视觉NLP项目-ashishpatel26 / 500-AI-机器学习-深度学习-计算机视觉-NLP-项目与代码
2021-1-9 2:43
15.ai:自然,高质量,快于实时的文本到语音合成,数据量最少
2020-12-23 8:8
到目前为止,PyTorch中最干净,最优雅的图神经网络库。 强烈推荐! 统一胶囊网(二分图上的GNN) 单个API中的“变形金刚”和“变形金刚”(关注全连接图的GCN)。
2020-12-18 15:37
最近通过深度学习研究了通过深度学习进行密码猜测的方法
2020-12-16 2:4
人工智能这个主题引起了我的兴趣,我一直在研究和尝试该领域的新事物。 众所周知,与自然语言处理,计算机视觉等相关的技术是如何出现并发展为每天数百万用户使用的解决方案的。 即使人们使用了“人工智能”一词,但与《终结者》电影中的天网一样先进,我们仍然相去甚远。 今天使用的最常见的AI子领域是一种称为机器学习的领域,它......
2020-12-13 11:59
在有关如何使编程更好的大多数讨论中,最终有人会说一些类似的话,我们只需要等到深度学习解决问题即可!"我认为这是一个天真乐观的想法,但它提出了一个有趣的问题:从什么意义上说,使用深度学习创建的程序与通过手工编写的程序不同? 这个问题最近出现在我们作为程序项目一部分的讨论中,该项目探讨了关于什么是(计算机)程......
2020-12-9 19:38
卷积神经网络的先驱者和Facebook的首席AI科学家Yann LeCun教授的深度学习课程已免费在线提供。 这是由纽约大学数据科学中心(简称纽约大学CDS)提供的,Yann LeCun于去年春季以代码DS-GA 1008的名称讲授了该课程,它基于Python / Pytorch夹心代码在Jupyter No......
2020-12-7 0:30
在过去的几周中,我一直与我最喜欢的无政府主义者诺曼·乔姆斯基(Noam Chomsky)进行电子邮件交流。我最初与他联系是为了询问ANN(人工神经网络)的最新发展是否使他重新考虑了他著名的语言理论通用语法。我们的对话涉及深度学习的可能局限性,人工神经网络对生物大脑的建模有多好,也蜿蜒于更多的哲学领域。由于我们的讨论是......
Scaling Down Deep Learning(greydanus.github.io)
2020-12-5 21:24
构造MNIST-1D数据集。与原始MNIST数据集一样,任务是学习对数字0-9进行分类。与由28x28图像组成的MNIST数据集不同,这些示例中的每一个都是一维点序列。为了生成一个示例,我们从10位模板开始,然后如上所示随机填充,翻译,添加噪声并对其进行转换。 从任何科学标准来看,人类基因组计划都是巨大的:它涉及......
2020-12-5 2:13
如果您的数字助理可以抗击说唱怎么办?听起来可能有些牵强,但是佐治亚理工学院的音乐技术专家吉尔·温伯格(Gil Weinberg)改编了一个名为Shimon的音乐机器人来创作歌词并进行实时表演。这意味着它可以与人类进行说唱“对话”,甚至可以帮助他们创作自己的歌词。 Shimon专为听起来像机器而设计(请在此处听),旨在......
2020-11-16 4:10
下载PDF摘要:实现季节性预报潜力及其社会经济效益的途径在很大程度上取决于改进基于大气环流模式的动态预报系统。建立预报基准,明确模式初始误差、公式缺陷和内部气候变率等因素对预报的限制,是提高动力季节预报水平的关键。由于产生大型预报集合的巨大成本,以及用于预报验证的观测有限,季节性预报基准和诊断任务被证明是具有挑战性的......
2020-11-4 2:15
现代人工智能革命始于一场鲜为人知的研究竞赛。那是2012年,也就是一年一度的ImageNet比赛的第三个年头,比赛挑战团队建立能够识别1000个物体的计算机视觉系统,从动物到风景再到人。 在最初的两年里,最好的团队甚至没有达到75%的准确率。但在第三次实验中,一群三名研究人员--一名教授和他的学生--突然越过了这个天......
2020-10-30 12:2
人工智能这门学科激发了我的兴趣,我在这个领域不断学习和尝试新事物。 与自然语言处理、计算机视觉等相关的技术是如何出现并演变成每天被数百万用户使用的解决方案的,这是臭名昭著的。 尽管人们使用“人工智能”这个词,但我们离“终结者”电影中的天网还很遥远。 今天使用的人工智能最常见的子领域是一个叫做机器学习的子领域,反过来,......
2020-10-21 5:22
目前市场上的大多数四GPU工作站都使用通用机箱。如果您只想要存储组件,但您得到的是一台运行过热并会降低系统速度的机器,那么它就可以工作。这就是Thelio Mega的用武之地。 所有关于散热材料我们设计了Thelio Mega,以确保您的顶级部件发挥最大潜能。它的热量实际上是两个独立的系统,因为我们发现分而治之更有效......