新特征SEARCH AGGREGATION
...性和類的具體信息，文章提出了一個(gè)深度判別和可共享的特征學(xué)習(xí)一個(gè)新局部特征的學(xué)習(xí)方法。該方法旨在分層學(xué)習(xí)特征變換濾波器組，將原始像素圖像塊變換為特征。所學(xué)習(xí)的濾波器組被期望為：（1）編碼一些合適數(shù)量類別...
...施方案也可以直接進(jìn)行借鑒，例如流量分桶、流量分級(jí)、特征模型、級(jí)聯(lián)模型等等。 總之，讓開發(fā)工程師能夠理解排序?qū)W習(xí)算法方面的核心概念，并為在線架構(gòu)實(shí)施提供細(xì)顆粒度的參考架構(gòu)，是本文的重要目標(biāo)。 算法部分 機(jī)器...
...擬合表達(dá)函數(shù)，然后將該函數(shù)應(yīng)用到下游任務(wù)數(shù)據(jù)中進(jìn)行特征提取。值得重視的例子包括預(yù)處理的 ImageNet 特征 [ 13 ] 和預(yù)處理的單詞嵌入 [ 23，28 ]。相比之下，現(xiàn)實(shí)世界中的各種數(shù)據(jù)顯示出比簡(jiǎn)單的網(wǎng)格狀或順序結(jié)構(gòu)更豐富的關(guān)...
...線路。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中的每一層，在它之前的所有層所生成的特征圖（feature-maps）都會(huì)作為該層的輸入。DenseNet的優(yōu)點(diǎn)有：緩解梯度消失問題，增強(qiáng)特征在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸，特征可重復(fù)利用，大幅降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量。我們?cè)谒膫€(gè)benchmark...
...整理編輯。這里將不定期推送關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，特征重要性等干貨分享。本文8千多字，約需要16分鐘閱讀時(shí)間。 機(jī)器學(xué)習(xí)作為時(shí)下最為火熱的技術(shù)之一受到了廣泛的關(guān)注。我們每天打開公眾號(hào)都能收到各種前沿進(jìn)展、...
...ork）之間的等價(jià)性，我們發(fā)現(xiàn)ResNet可以重復(fù)利用網(wǎng)絡(luò)中的特征，而DenseNet可以探索新的特征，這兩個(gè)特性都有助于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到好的表示。本文提出的雙路網(wǎng)絡(luò)既可以共享網(wǎng)絡(luò)特征，也擁有探索新特征的能力，綜合了上面兩個(gè)最先...
...于眾多實(shí)踐中。深度學(xué)習(xí)算法可以從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)高級(jí)特征，這使得深度學(xué)習(xí)具備超越傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)。深度學(xué)習(xí)可以通過無監(jiān)督或半監(jiān)督特征學(xué)習(xí)算法和分層特征提取來自動(dòng)提取數(shù)據(jù)特征。相比之下，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方...
...別技術(shù)研究的早期研究者們嘗試過用一些非常簡(jiǎn)單的幾何特征來進(jìn)行人臉識(shí)別, 如圖 2 所示（請(qǐng)?jiān)張D片的質(zhì)量，摘自 93 年的一篇人臉識(shí)別領(lǐng)域奠基之作[1]）。圖2：基于幾何特征的人臉識(shí)別這樣的樸素想法具有特征維數(shù)少的優(yōu)...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
一、活動(dòng)亮點(diǎn)：全球31個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級(jí)，跨境業(yè)務(wù)福音！爆款云主機(jī)0.5折起：香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
魏憲會(huì)
魏明
劉福
王軍
劉德剛
王陸寬
