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MegEngine 动态执行引擎 Imperative Runtime 架构解析
在之前的文章中我们介绍过 MegEngine 的 Imperative Runtime 以及它与 MegBrain、MegDNN 的关系,这篇文章中我们将介绍 Imperative 中包含的常用组件。 在 MegEngine 中,从用户在 p...
强化学习从基础到进阶-案例与实践[6]:演员-评论员算法(advantage actor-critic,A2C),异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解
强化学习从基础到进阶-案例与实践[6]:演员-评论员算法(advantage actor-critic,A2C),异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解 在REINFORCE算法中,每次需要根据一个策略采集一条完整的轨迹,...
AI 对抗超级细菌:麦克马斯特大学利用深度学习发现新型抗生素 abaucin
内容一览: 鲍曼不动杆菌是一种常见的医院获得性革兰氏阴性病原体,通常表现出多重耐药性。利用传统方法,发现抑制此菌的新型抗生素很困难。但利用机器学习可以快速探索化学空间,从而增加发现...
十种图像去雾算法——原理+对比效果图
本文为稀土掘金技术社区首发签约文章,30天内禁止转载,30天后未获授权禁止转载,侵权必究! beginning 前面给大家介绍过14种超全的低照度图像增强算法,还没了解过的盆友们赶紧去看看叭➡...
深入Scikit-learn:掌握Python最强大的机器学习库
本篇博客详细介绍了Python机器学习库Scikit-learn的使用方法和主要特性。内容涵盖了如何安装和配置Scikit-learn,Scikit-learn的主要特性,如何进行数据预处理,如何使用监督学习和无监督学习算...
一文详解自然语言处理两大任务与代码实战:NLU与NLG
自然语言处理(NLP)涵盖了从基础理论到实际应用的广泛领域,本文深入探讨了NLP的关键概念,包括词向量、文本预处理、自然语言理解与生成、统计与规则驱动方法等,为读者提供了全面而深入的视角...
你不知道的Js高级方法
前言 在Js中有一些比较冷门但是非常好用的方法,我在这里称之为高级方法,这些方法没有被广泛使用或多或少是因为存在一些兼容性的问题,不是所有的浏览器都读得懂的。这篇文章主要就是对这些方...
CPU、GPU通用tensorflow库在Anaconda中的配置
本文介绍在Anaconda环境中,下载并配置Python中机器学习、深度学习常用的新版tensorflow库的方法。 在之前的两篇文章# Python中TensorFlow实现基于DNNRegressor的深度学习回归与# Pytho...
《深度学习》李宏毅 — task6卷积神经网络
李宏毅《深度学习》卷积神经网络CNN:李宏毅机器学习(2016)_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/av9770190/?p=10 blog.csdn.net/wuzhenzi519…https://blog.csdn.net/wuzhenzi519...
《设计深度学习系统》第九章:工作流编排
本章内容包括: 定义工作流和工作流编排 深度学习系统为何需要支持工作流 设计通用的工作流编排系统 介绍三个开源的编排系统:Airflow、Argo Workflows和Metaflow 在本章中,我们将讨论深度学习...
Domain Adaptation_few labels handing 缺少标注数据下的迁移学习方法。
Domain Adaptation 介绍 :::info 了解Domian Adaptation之前,先了解 迁移学习(Transfer Learning) ::: 迁移学习(Transfer Learning)通俗来讲就是学会举一反三的能力,通过运用已有的知识来...
GAN入门|第四篇:生成手势图像|可控制生成
? 本文为?365天深度学习训练营 中的学习记录博客 ? 我的环境: 语言环境:Python3.10.11 编译器:Jupyter Notebook 深度学习框架:Pytorch 2.0.1+cu118 显卡(GPU):NVIDIA GeForce RTX 4070 ?...
实践专区、智能农业、论文大盘点 |人工智能第28期
? 人工智能周刊 Hello,新一期的人工智能周刊又和大家如约见面了。人工智能周刊专注于发掘站内优质人工智能的创作者和优质内容。 掘金会对近期(7-14 天)社区人工智能技术好文进行挖掘和筛选,...
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]:综述、边界框bounding box、锚框(Anchor box)、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]:综述、边界框bounding box、锚框(Anchor box)、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 1.目标检测综述 对计算机而言,能够“看到”的是图像被编码之后的...
MegEngine 使用小技巧:如何做 MegCC 的模型性能评测
MegCC 是一个深度学习模型编译器,具有以下特点: 极轻量级运行时:只在二进制文件中保留所需的计算内核。例如,MobileNet v1 的81KB运行时间 高性能:每个操作都经过专家精心优化 便携:只生...
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]:梯度策略、添加基线(baseline)、优势函数、动作分配合适的分数(credit)
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]:梯度策略、添加基线(baseline)、优势函数、动作分配合适的分数(credit) 1 策略梯度算法 如图 5.1 所示,强化学习有 3 个组成部分:演员(actor)、环...
关于语言大模型的八大论断
近几个月来,语言大模型(LLM)的广泛公开部署引起了倡导者、政策制定者和许多领域学者们的新一轮关注和参与。Anthropic技术团队成员、纽约大学助理教授Samuel R. Bowman总结了八个可能引发思考...
超参数调优、批量归一化以及深度学习框架
本篇博客的内容主要是超参数调优,批量归一化以及常见的深度学习框架,也是深度学习专项课程第二门课的最后一周课程内容,Let's Go! 超参数调优 在深度学习中,超参数调优是一个非常关键的过程。...
【计算机视觉项目实战】中文场景识别
⚠️本文为稀土掘金技术社区首发签约文章,30天内禁止转载,30天后未获授权禁止转载,侵权必究! ✨专栏介绍: 经过几个月的精心筹备,本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏,对标最全OCR教程...
Segment Anything【论文翻译】
论文基础信息如下 Abstract 我们介绍Segment Anything(SA)项目:这是一个全新的任务、模型和图像分割数据集。通过在数据收集循环中使用我们高效的模型,我们建立了迄今为止最大的分割数据集(...