...矶分校的朱松纯教授等人发布了一篇使用决策树对 CNN 的表征和预测进行解释的论文。该论文借助决策树在语义层面上解释 CNN 做出的每一个特定预测，即哪个卷积核（或物体部位）被用于预测最终的类别，以及其在预测中贡献...
...习，多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征（ representations）。这些方法显著推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其他领域（比如，药物发现以及基因组学）的技术发展。利用反向传播算法（backpropaga...
...系（Universal Dependencies）。目标是开发出通用的句法依存表征、POS 和特征标记集。这只是一个例子，该领域还有其他的设计努力，比如抽象含义表征（Abstract Meaning Representation）的思路。语言的深度学习深度学习到底在哪些方面帮...
...rmanceTiming.navigationStart 是一个无符号long long 型的毫秒数，表征了从同一个浏览器上下文的上一个文档卸载(unload)结束时的UNIX时间戳。如果没有上一个文档，这个值会和PerformanceTiming.fetchStart相同。 PerformanceTiming.unloadEventStart 是一...
...iming.navigationStart 只读 是一个无符号long long 型的毫秒数，表征了从同一个浏览器上下文的上一个文档卸载(unload)结束时的UNIX时间戳。如果没有上一个文档，这个值会和PerformanceTiming.fetchStart相同。 PerformanceTiming.unloadEventStart 只读 ...
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...型一往往在机器阅读理解系统的原始输入部分对文章进行表征，因为对于很多阅读理解任务来说，本质上是从文章中推导出某个概率较大的单词作为问题的答案，所以对文章以单词的形式来表征非常自然。另外一种常见的文章内...
...文梳理一下，或许有助于理解。Capsule：实体的视觉数学表征深度学习，其实就是一系列的张量变换。从图像、视频、音频、文字等等原始数据中，通过一系列张量变换，筛选出特征数据，以便完成识别、分解、翻译等等任务。...
...t 参数共享4.为什么 MTL 有效隐式数据增加注意力机制窃听表征偏置正则化5.非神经模型中的 MTL块稀疏正则化学习任务的关系6.最近 MTL 的深度学习研究深度关系网络全自适应特征共享十字绣网络低监督联合多任务模型权重损失与...
...出现的概率与某些属性）。我们使用输入输出向量的长度表征实体存在的概率，向量的方向表示实例化参数（即实体的某些图形属性）。同一层级的 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。当多个预测一...
...要在视频上进行，而不是静态的图片上。这是将学习到的表征应用在实际任务中的途径。基本概念无监督学习研究的主要目标就是要预训练出能够用于其他任务的模型（即鉴别器或者编码器）。编码器的特点应该尽可能的通用，...
...理想，同变性才是我们想要的。不变性指的是对象的表征，不随对象X的变换而变化。从计算机视觉的角度来看，这里的变换包括平移、旋转、放缩等。由于CNN具有不变特性，它对物体的平移、旋转和缩放等并不敏感。...
...以无监督地学习并迁移数据单元对之间的依赖关系和图形表征，并在自然语言处理和计算机视觉任务中取得了很好的效果。值得一提的是，该论文作者还包括何恺明、Ruslan Salakhutdinov 和 Yann LeCun 等人。深度学习的进展很大程度上...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
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大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
