• 这个存储库展示了如何在 Deeplearning4j 中训练 som 样本生成对抗网络 (GAN)。要运行 App 示例,请使用以下命令:mvn compile exec:java -Dexec.mainClass="io.skymind.example.App"这个 icon
  • GPT-4 发布的日子越来越近了。GPT-3 于大约两年前的 2020 年 5 月宣布。它是在 GPT-2 发布一年后发布的——这也是在原始 GPT 论文发表一年后发布的。鉴于我们从 OpenAI 和 Sam Altman 获得的信息,以及当前趋势和语言 AI ​​的最新技术,这是我 icon
  • 收集了 Tik Tok面试题清单,似乎他们做的是leetcode/hackerrank中等难度的问题: - TwoSum (hackerrank) - 描述偏差和变异之间的区别 - 解释偏差/变异的权衡 - 描述正则化 - 你如何处理不平衡的数 icon
  • 2021年1月,OpenAI推出了DALL-E。一年后,我们最新的系统,DALL-E 2,以4倍的分辨率生成更真实和准确的图像。可以从文字描述中创建原创、具体的图像和艺术。它可以结合概念、属性和样式。DALL·E 2 可以根据自然语言标题对现有图像进行逼真的编辑。它可以在考虑 icon
  • 你想做语义分割吗?查看https://huggingface.co/blog/fine-tune-segformer。图像分类? icon
  • Jupyter等开发工具在数据科学家中很流行,因为它们提供了一个环境以可视化和交互方式探索数据。但是,在部署项目时,我们必须确保分析能够在 Airflow 或 Argo 等生产环境中可靠运行;这导致数据科学家在他们的notebooks和这些生产工具之间来回移动代码。此外,数据科学家必 icon
  • 今天发表的这篇论文似乎提出了一个大胆的主张,即最大似然估计在深度生成模型中不是一个很好的训练目标。流形假设是:观察到的高维数据聚集在低维流形周围,但 icon
  • BI是企业的未来;ML是BI未来!现代ML与BI工具一起帮助公司利用大数据发挥潜力。借助 ML,BI 平台可以执行重要分析并适应不同的数据集。 BI商业智能历史第一次记录到“商业智能”是在 1865 icon
  • 神经网络不是唯一的通用逼近器,将神经网络的成功归因于它们作为通用逼近器的地位,但也有许多算法是通用逼近器。例如,决策树也可以是通用逼近器,但它们似乎没有那么成功。为什么是这样?神经网络除了作为使它们与众不同的通用逼近器之外还有什么? 首先,诸如决策树之类的算法没有那么成功,这 icon
  • 如果您使用 jax 并且需要在进程之间传递一些 pytree,我可能会为您提供一些东西:)我开发了一个“树队列”。它是为 pytree 的嵌套数组创建的队列。传输速度比普通队列快10倍。这是通过利用共享内存阵列和避免pickling数据来完成的。这在开发分布式架构时非常有用, icon
  • NVidia终于在开源驱动程序方面迈出重要一步:昨天,NVIDIA发布了一个新的Jetson L4T版本,提供了基于Ubuntu 20.04 LTS并使用Linux 5.10内核的最新样本根文件系统。与此同时,他们还提供了用于生成构建的公共资源。这个内核驱动程序似乎仅限于Tegra icon
  • Metarank(或 METAdata RANKer)可以轻松个性化任何列表:推荐、文章和搜索结果。开发人员进行一次重新排名 API 调用,Metarank 负责 ML 功能更新、模型训练和提高点击率/转化率等目标目标。无论是银行中的反欺诈系统还是您最喜欢的在线商店中的推荐小部件。通 icon
  • 大规模构建在生产中部署的推荐系统 ,并在用户等待页面加载时在几百毫秒内提供实时请求。要构建这样的系统,工程师必须做出跨越多个移动层的决策,例如: 高级范式(如协同过滤、基于内容的推荐、向量搜索、基于模型的推荐) ML 算法(例如 GBDT、SVD、多塔神经网络等) < icon
  • 通过机器学习得到的结论是否需要引入领域专家意见?如果是,会产生两个手表时间不一致,到底听谁的问题;如果不是,机器学习也有自己的偏见,例如对黑白图片进行上色后,肯定无法原始的鲜艳颜色。讨论问题如下: 你认为在机器学习过程中是否应该更多地咨询专家意见?如果有,在哪里?(也 icon
  • 问题:根据基础理论/数据分布,何时使用决策树而不是 SVM 或 KNN 更好? 答案:1. xgboost在结构化数据和监督学习问题上很难被击败。相对特征规模不是问题,类不平衡不是问题,它可以处理空数据,而且由于决策树的性质,它在非 icon