【AI前沿动态】“天机”今登Nature封面：清华施路平团队发布全球首款异构融合类脑芯片！
好消息！清华大学开发出全球首款异构融合类脑芯片，登上了最新一期 Nature 封面！研究团队还展示了由该芯片驱动的 “无人驾驶自行车” ，这项研究由清华大学类脑计算研究中心施路平教授带队，历时 7 年，终于修成正果！
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2019-08-08 20:02:35
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拿下机器学习公有云服务中国市场份额第一的AI开发平台，到底做对了什么？
从 0 到 29%，华为云 ModelArts 为何走得又快又稳？近日，国际权威研究机构 IDC（国际数据公司）最新发布的《中国 AI 云服务市场（2020 上半年）跟踪》报告显示，华为云一站式 AI 开发平台 ModelArts 位居机器学习公有云服务中国市场份额第一位，高达 29%。报告指出：华为在国内市场具有先天的认知优势，开发者对于华为的技术、产品、品牌有着天然的认知和信赖。其中，华...
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2021-01-14 09:31:37
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端边云全场景统一的AI框架的挑战和解决思路
2020年的最后一天，MindSpore发布了1.1版本，1.1中很重要的特性是构建了端边云全场景统一的基础架构：https://gitee.com/mindspore/mindspore所以本文重点是剖析全场景统一的AI框架的挑战和MindSpore的解决思路。全场景统一AI框架的挑战所谓全场景AI，是指可以将深度学习技术快速应用在云边端不同场景下的硬件设备上，包括云服务器、移动终端以及I...
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2021-01-12 14:39:30
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“体检医生”黑科技|让AI开发更精准，ModelArts更新模型诊断功能
摘要：华为云AI开发平台ModelArts黑科技加持AI研发，让模型开发更高效、更简单，降低AI在行业的落地门槛。全面的可视化评估以及智能诊断功能，使得开发者可以直观了解模型各方面性能，从而进行针对性的调优。今年，全新发布的华为云ModelArts备受关注，创新黑科技成为AI界团宠。模型构建一直是AI落地行业遇到的挑战之一，尤其是如何对即将部署上线的模型进行评估和诊断，以确保研发是否满足业务...
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2021-01-05 15:08:39
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看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。最近，国外有位程序员讲NumPy的基本运算以图解的方式写下来，让学习过程变得轻松有趣。在Reddit机器学习社区发布不到半天就收获了500+赞。下面就让我们跟随他的教程一起来学习吧！教程内容分为向量 （一维数组）、矩阵 （二维数组）、三维与更高维数组3个部分。...
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2021-01-05 10:29:23
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华为云获得自然语言处理领域顶级赛事NLPCC开放任务第一名
近日，华为云 AI 团队获得第 9 届国际自然语言处理与中文计算会议 NLPCC 2020 轻量级预训练中文语言模型测评第一名。NLPCC 由中国计算机学会主办，是自然语言处理（NLP）和中文计算（CC）领域的顶级国际前沿会议，每年会议都秉承国际化和一流化的严格标准来进行自然语言处理任务的开放评测，推动相关任务的研究和发展。NLPCC 2020 吸引了康奈尔大学、伦敦大学、普林斯顿大学等海内...
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2020-12-31 15:08:08
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深度神经网络--4.5　批标准化
在深度学习系统中，深层神经网络的训练调参极为困难。在训练过程中，往往需要去尝试不同的正则化方法、学习率等方式来帮助模型加速收敛。深度神经网络之所以如此难训练，其中一个重要原因就是神经网络中层与层之间存在高度的关联性。这些关联性会导致内协变量移位（Internal Covariate Shift）。内协变量移位指的是在底层网络参数发生微弱变化时，由于每一层中的线性变换与非线性映射，这些细小的变...
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2020-12-28 15:18:11
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深度神经网络--4.4　自适应学习率
介绍完如何提升深度学习模型的性能效果后，本节将着重介绍如何优化深度学习系统的训练过程。在第2章介绍的优化算法中，无论是基本的梯度下降法还是其他优化算法，训练过程的学习率都是一个很大的问题。不可变的学习率在一定程度上影响了模型的收敛速度，使得训练时长变大，计算开销居高不下。如果在训练过程中学习率可变，那么模型收敛速度会明显提升。本节将介绍3种常用的自适应学习率算法：AdaGrad、RMSPro...
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2020-12-28 14:37:36
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深度神经网络--4.3　Dropout
在深度学习系统中，训练一个大型的网络往往会有两个问题：过拟合和费时。当然，4.2节正则化方法可以在一定程度上缓解过拟合这个问题。本节将详细介绍另外一种最早由Hinton提出的解决过拟合问题的方法——Dropout，它不仅可以缓解深度学习系统的过拟合问题，还能缩短训练网络的用时。有别于正则化方法添加正则项给损失函数，Dropout是改变训练过程中的学习过程。在训练深度学习模型时，某些检测器会依...
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深度神经网络--4.2　正则化
2.4节已经介绍了深度学习系统中的过拟合和欠拟合的概念以及它们所带来的问题，过拟合和欠拟合可以视为模型在测试数据中的不佳表现。而正则化（Regularization）正是解决这些问题的途径。正则化旨在通过对学习算法进行修改来减少模型的泛化误差。但注意，正则化往往会增加模型的训练误差。一般来说，修改学习算法的唯一方法是通过增加某些函数给原先的学习算法或者减少某些原有的学习函数来增加或者减少模型...
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2020-12-24 14:55:19
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水电费发大V重复大V

2021-01-20 20:05:29 评论了：

【AI理论】清华刘洋《基于深度学习的机器翻译》，突破知识整合、可解释和鲁棒性三大难关

铅笔小新

2020-12-22 15:51:12 评论了：

深度学习基础知识--2.2　梯度下降算法

小叮当阿力

2020-12-01 17:06:24 评论了：

【AI实战】最强NLP预训练模型库PyTorch-Transformers正式开源！支持6个预训练框架，27个预训练模型

jewaa

2020-08-09 11:45:51 评论了：

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zzlofhw

2020-07-04 06:30:55 评论了：

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