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訓(xùn)練模型

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訓(xùn)練模型技術(shù)

tensorflow 訓(xùn)練模型之目標(biāo)檢測入門知識與案例解析

目標(biāo)檢測是深度學(xué)習(xí)的入門必備技巧，TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型解析，這里記錄下如...

2017-12-27 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)tensorflow 訓(xùn)練模型 1.7萬 0

訓(xùn)練模型：討論兩種訓(xùn)練方法

梯度下降是一種非常通用的優(yōu)化算法，它能夠很好地解決一系列問題。梯度下降的整體思路是通過的迭代來逐漸調(diào)整參數(shù)使得損失函數(shù)達(dá)到最小值。

2019-04-05 標(biāo)簽：梯度線性回歸訓(xùn)練模型 8288 0

基于將 CLIP 用于下游few-shot圖像分類的方案

對比性圖像語言預(yù)訓(xùn)練模型（CLIP）在近期展現(xiàn)出了強(qiáng)大的視覺領(lǐng)域遷移能力，可以在一個(gè)全新的下游數(shù)據(jù)集上進(jìn)行 zero-shot 圖像識別。

2022-09-27 標(biāo)簽：圖像識別 Clip 訓(xùn)練模型 5938 0

谷歌新研究使用1024塊TPU，將BERT的訓(xùn)練時(shí)間從3天成功縮短到76分鐘

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練是十分耗時(shí)的。目前，減少訓(xùn)練時(shí)間最有效的方法是使用多個(gè)芯片(如 CPU、GPU 和 TPU) 來并行化 SGD 變體的優(yōu)化過程。由于前...

2019-04-08 標(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型 5765 0

魚與熊掌：Bert應(yīng)用模式比較與選擇

GPT和Bert則采取了另外一種應(yīng)用模式：Fine-tuning。意思是：在獲得了預(yù)訓(xùn)練模型以及對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（Transformer）后，第二個(gè)階段仍...

2019-05-14 標(biāo)簽：應(yīng)用編碼訓(xùn)練模型 3540 0

基于BIO序列標(biāo)注的方法和基于片段的圖解析方法

該論文的出發(fā)點(diǎn)是將端到端基于片段的（span-based）語義角色標(biāo)注（SRL）轉(zhuǎn)換為基于詞的（word-based）圖解析（graph parsing）任務(wù)。

2022-10-21 標(biāo)簽：BIO 數(shù)據(jù)集 nlp 3255 0

AI正在創(chuàng)造一個(gè)獨(dú)特的虛擬（虛假）信息世界

這一想法最初的來源其實(shí)是英偉達(dá)最近開源的 StyleGAN 算法，已經(jīng)證明有不錯(cuò)的靈活性。Philip Wang 在其 Facebook 上介紹稱，人臉...

2019-02-18 標(biāo)簽：AI GaN 訓(xùn)練模型 3004 0

AutoML：訓(xùn)練模型以識別凹坑

初始算法選擇和超參數(shù)優(yōu)化是我個(gè)人不喜歡做的活動(dòng)。如果你像我一樣，那么也許你會喜歡自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML），一種我們可以讓腳本為我們完成這些耗時(shí)的ML...

2022-03-15 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型 2758 0

CodeGeexX 功能使用

? 特性性能使用指南功能 CodeGeeX 是一個(gè)具有 130 億參數(shù)的多編程語言代碼生成預(yù)訓(xùn)練模型，采用華為 MindSpore 框架實(shí)現(xiàn)，在鵬...

2023-06-26 標(biāo)簽：編程語言程序訓(xùn)練模型 2406 0

Adapter在finetune全模型參數(shù)的效果

目前在大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行finetune是NLP中一種高效的遷移方法，但是對于眾多的下游任務(wù)而言，finetune是一種低效的參數(shù)更新方式，對于每一...

2022-08-24 標(biāo)簽：函數(shù)Adapter 訓(xùn)練模型 2258 0

訓(xùn)練模型帖子

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訓(xùn)練模型資訊

AI模型是如何訓(xùn)練的？訓(xùn)練一個(gè)模型花費(fèi)多大？

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）在深度學(xué)習(xí)中，經(jīng)常聽到一個(gè)詞“模型訓(xùn)練”，但是模型是什么？又是怎么訓(xùn)練的？在人工智能中，面對大量的數(shù)據(jù)，要在雜亂無章的內(nèi)容...

2022-10-23 標(biāo)簽：AI 訓(xùn)練模型算力 2.7萬 0

1024塊TPU在燃燒！將BERT預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練時(shí)長從3天縮減到了76分鐘

BERT是一種先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，它建立在語義理解的深度雙向轉(zhuǎn)換器上。當(dāng)我們增加batch size的大?。ㄈ绯^8192）時(shí)，此前的模型訓(xùn)練技巧在BE...

2019-04-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TPU 深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0

如何在BERT中引入知識圖譜中信息

引言隨著BERT等預(yù)訓(xùn)練模型橫空出世，NLP方向迎來了一波革命，預(yù)訓(xùn)練模型在各類任務(wù)上均取得了驚人的成績。隨著各類預(yù)訓(xùn)練任務(wù)層出不窮，也有部分研究者考...

2020-11-03 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)知識圖譜訓(xùn)練模型 4180 0

大模型的未來在哪？究竟什么是好的大模型？

自2018年谷歌發(fā)布BERT以來，預(yù)訓(xùn)練大模型經(jīng)過三年的發(fā)展,以強(qiáng)大的算法效果，席卷了NLP為代表的各大AI榜單與測試數(shù)據(jù)集。2020年OpenAI發(fā)布...

2021-10-27 標(biāo)簽：AI 數(shù)據(jù)集 nlp 4159 0

哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的中文ELECTRA系列預(yù)訓(xùn)練模型再迎新成員

哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的中文ELECTRA系列預(yù)訓(xùn)練模型再迎新成員。我們基于大規(guī)模法律文本訓(xùn)練出中文法律領(lǐng)域ELECTRA系列模型，并且在法律領(lǐng)域自然...

2020-12-26 標(biāo)簽：算法深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型 3668 0

在BERT中引入知識圖譜中信息的若干方法

2020-12-26 標(biāo)簽：nlp 知識圖譜訓(xùn)練模型 3376 0

不用寫一行就帶就可以參加 Kaggle，這個(gè)真香！

隨著 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展與落地，有越來越多的平臺和工具可供大家使用，這些平臺針對不同領(lǐng)域、不同層次的開發(fā)者和學(xué)習(xí)者，只要你想學(xué)就有辦法。但問題是，對于...

2019-07-18 標(biāo)簽：AI 數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型 3230 0

解讀NLPCC最佳學(xué)生論文：數(shù)據(jù)和預(yù)訓(xùn)練模型

在2020年初開始的新冠病毒蔓延影響下，NLPCC 2020采取線上+線下的會議方式，線上線下共繳費(fèi)注冊496人，其中現(xiàn)場參會總?cè)藬?shù)達(dá)372人，線上參會...

2020-11-03 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)nlp 訓(xùn)練模型 2988 0

預(yù)訓(xùn)練語言模型設(shè)計(jì)的理論化認(rèn)識

在這篇文章中，我會介紹一篇最新的預(yù)訓(xùn)練語言模型的論文，出自MASS的同一作者。這篇文章的亮點(diǎn)是：將兩種經(jīng)典的預(yù)訓(xùn)練語言模型（MaskedLanguage...

2020-11-02 標(biāo)簽：PLM nlp 訓(xùn)練模型 2922 0

如何實(shí)現(xiàn)更高效的VLN算法

視覺-語言導(dǎo)航任務(wù)（Vision-Language Navigation， VLN）是指在陌生環(huán)境中，無人系統(tǒng)依據(jù)語言指示和觀測圖像之間的跨模態(tài)匹配信息...

2022-07-13 標(biāo)簽：智能導(dǎo)航函數(shù)訓(xùn)練模型 1398 0

訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)手冊

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涂鴉智能（NYSE：TUYA）是一家致力于讓生活更智能的領(lǐng)先技術(shù)公司，涂鴉提供能夠智連萬物的云平臺，打造互聯(lián)互通的開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)，連接品牌、OEM 廠商、開發(fā)者、零售商和各行業(yè)的智能化需求。
馭勢科技

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馭勢科技（北京）有限公司（UISEE）是中國領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛公司，致力于為全行業(yè)、全場景提供AI駕駛服務(wù)，做賦能出行和物流新生態(tài)的AI駕駛員。馭勢科技成立于2016年2月，堅(jiān)持立足本土研發(fā)，根植中國市場。
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自然語言（Natural language）通常是指一種自然地隨文化演化的語言。例如，漢語、英語、日語都是自然語言的例子，這一種用法可見于自然語言處理一詞中。自然語言是人類交流和思維的主要工具。
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　　深圳市耐能人工智能有限公司，簡稱“耐能”（Kneron）成立于2016年，是一家專注于高速、低功耗的AI SoC芯片研發(fā)的科技公司?？偛砍闪⒂?015年，位于美國的圣地亞哥，在臺北、珠海、深圳、杭州等地均設(shè)有分部。自成立以來公司一直堅(jiān)持自主知識產(chǎn)權(quán)研發(fā)，研發(fā)領(lǐng)域包含3D傳感技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器、圖像識別、人臉識別等，是終端AI解決方案提供商。
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機(jī)器狗（美國軍用機(jī)器人）一般指大狗機(jī)器人（Bigdog），因形似機(jī)械狗被命名為“大狗”。由波士頓動(dòng)力學(xué)工程公司（Boston Dynamics）專門為美國軍隊(duì)研究設(shè)計(jì)。
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天宮二號為中國載人航天工程發(fā)射第二個(gè)目標(biāo)飛行器，是中國首個(gè)具備補(bǔ)加功能的載人航天科學(xué)實(shí)驗(yàn)空間實(shí)驗(yàn)室。
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算力是人工智能三要素之一，已成為人工智能產(chǎn)業(yè)化進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵。算力，就是計(jì)算能力，算力的大小代表著對數(shù)字化信息處理能力的強(qiáng)弱。從原始社會的手動(dòng)式計(jì)算到古代的機(jī)械式計(jì)算、近現(xiàn)代的電子計(jì)算，再到現(xiàn)在的數(shù)字計(jì)算，算力指代了人類對數(shù)據(jù)的處理能力，也集中代表了人類智慧的發(fā)展水平。
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語音助理（Speaktoit Assistant）是一款可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)交流溝通的語音助理軟件。通過智能對話與即時(shí)問答的智能交互，實(shí)現(xiàn)幫助用戶解決問題，其主要是幫忙用戶解決生活類問題。
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