TensorFlow和PyTorch的实际应用比较
TensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的开源深度学习框架,这两个框架都为构建和训练深度学习模型提供了广泛的功能,并已被研发社区广泛采用。哪些模型可以解释呢?
模型解释是有监督机器学习中的一项重要任务。解释模型对于理解支配数据的动态至关重要。让我们看看一些易于解释的模型。群体智能:用Python编码和可视化粒子群优化
在本文中,我们探讨了受自然启发的优化算法“粒子群优化”的理论方面,然后将该算法应用于Python中的一个简单示例,用动画gif表示它,以便我们了解它的工作原理。了解scikit learn的OVO SVC模型的多个超平面
在这篇文章中,我们实际上使用了SVC,我们将利用SVC的功能。在Python中使用NetworkX解决德国的旅行推销员问题
使用Christofides算法,在访问每个城市一次的同时,可以发现穿越德国16个联邦州首府的最短路线。「知识图谱嵌入技术」最新研究综述
知识图谱(KG)是一种用图模型来描述知识和建模事物之间关联关系的技术.Graph Transformer近期进展
本文介绍Graph Transformer的两篇近期工作。Nature发文:基础科学创新速度放缓,已经进入「增量时代」
在过去的半个世纪里,能够「将一个领域推向全新方向」的研究比例急剧下降。一文读懂扩散模型原理、推断加速和可控生成
介绍了目前大火的扩散模型的基本原理,重点针对扩散模型领域的两大重点问题——「推断加速」、「可控生成」展开了讨论。diffusion model模型应用与理解
diffusion模型在计算机视觉、自然语言处理等方面有广泛的研究和应用。下图为diffusion模型在不同领域的一些研究与应用。不要think step by step!谷歌最新自然语言推理算法LAMBADA:「反向链推理」才是答案
谷歌发布全新反向推理算法LAMBADA,无惧搜索空间爆炸!最新综述:基于语言模型提示学习的推理
本文对「基于语言模型提示学习的推理」的最新进展进行了梳理,包括预备知识、提示推理方法的分类、深入的比较和讨论、开放的基准和资源、以及未来的潜在方向。实践教程|PyTorch训练加速技巧
本篇讲述了如何应用torch实现混合精度运算、数据并行和分布式运算。深度对比学习综述..
本文还将梳理对比学习的学术发展史, 并探讨对比学习与自监督学习、度量学习的区别和联系. 最后, 本文将讨论对比学习的现存挑战, 并展望未来发展方向和趋势.深入浅出详解张量自动求导机制
本文首先介绍了深度学习中常用的自动求导机制的原理和实现方法,然后从输出节点反向深度优先遍历计算树,最后将计算好的全局梯度存储在张量的 grad 中。把代码贴进去自动找bug,这个debug神器自动修复仅需几秒,还有GPT-3在线解惑
管理层:「谢谢,毕竟程序员的工资是每小时 13 美元。」再次战胜人类:Meta AI推出首款可以"忽悠"人的AI模型
Cicero,是Meta AI提出的能够在『强权外交』游戏中超越人类的AI模型。它凭借自己"忽悠"人的能力(模拟谈判与合作),成为游戏里的顶级高手。DALL-E和Flamingo能相互理解吗?三个预训练SOTA神经网络统一图像和文本
本文提出了一个统一的框架,其中包括文本到图像生成模型和图像到文本生成模型。YOLOv8来啦 | 详细解读YOLOv8的改进模块!YOLOv5官方出品YOLOv8,必卷!
回顾一下YOLOv5,不然没机会了我用ChatGPT写神经网络:一字不改,结果竟然很好用
AI 写 AI,来得比预料中更快一些。
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