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AutoML(自动机器学习)
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详解Pytorch里的pin_memory 和 non_blocking
深度学习
kernel
c++
前言 pin_memory 和 non_blocking的作用分别是什么?网上看了很多解释，只是稀里糊涂的有个感觉，就是用了这玩意速度能变快，但是不知所以然，这篇文章希望能帮助你解惑，也给自己做个笔记
marsggbo
2022-05-11
1.3K
0
DeepLearning.ai学习笔记（五）序列模型 -- week2 序列模型和注意力机制
apache
NLP 服务
机器学习
神经网络
深度学习
在这个例子中输入数据是10个中文汉字，输出为6个英文单词， 和 数量不一致，这就需要用到序列到序列的RNN模型。
marsggbo
2022-05-11
322
0
ICCV 2021 | BossNAS: Exploring Hybrid CNN-transformers with Block-wisely Self-supervised NAS
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
linux
BossNAS整体的的训练方式和DNA不太一样，在DNA里，学生网络每个block彼此之间的训练是独立开来的，比如学生网络 的输入是教师网络 的输出，然后使用知识蒸馏(MSE loss)来使得学生网络的输出尽可能和教师网络输出保持一致。BossNAS认为这样会使得搜到的子网和教师网络高度相关，即搜索结果是带有bias的。
marsggbo
2021-12-27
359
0
Transformer自下而上理解(4) Attention without RNN
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在介绍Transformer之前，我们首先回顾一下Attention机制。我们要知道Attention的提出的目的是为了解决句子太长而出现的遗忘问题。
marsggbo
2021-06-08
335
0
Transformer自下而上理解(3) Self-attention机制
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
2015年，在文献[1]中首次提出attention。到了2016年，在文献[2]中提出了self-attention方法。作者将self-attention和LSTM结合用在了机器阅读任务上。为了好理解，下文将LSTM表示成SimpleRNN。
marsggbo
2021-06-08
711
0
NLP系列笔记-机器翻译之Sequence-to-Sequence模型
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
假设我们需要把英语翻译成德语，那么我们首先要做的是对不同语种做tokenization（分词）。常用的分词做法是以“词”为单位，这里为方便介绍，就以字符为单位：
marsggbo
2021-04-22
648
0
理解Pytorch中LSTM的输入输出参数含义
批量计算
机器学习
神经网络
深度学习
在介绍LSTM各种参数含义之前我们还是需要先用一个例子(参考LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？Scofield的回答)来理解LSTM。
marsggbo
2020-06-12
5.2K
0
detectron2安装出现Kernel not compiled with GPU support 报错信息
深度学习
ide
打包
pytorch
bash
在安装使用 detectron2 的时候碰到**Kernel not compiled with GPU support **问题，前后拖了好久都没解决，现总结一下以备以后查阅。
marsggbo
2020-06-12
1.2K
0
显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？
api
打包
ide
深度学习
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
marsggbo
2020-06-12
3.3K
0
先验概率,后验概率,似然概率
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科:
marsggbo
2020-06-12
2.6K
0
Tensorcore使用方法
tensorflow
深度学习
容器
github
pytorch
深度神经网络训练传统上依赖IEEE单精度格式，但在混合精度的情况下，可以训练半精度，同时保持单精度网络的精度。这种同时使用单精度和半精度表示的技术称为混合精度技术。
marsggbo
2020-06-12
2K
0
显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn区别？
api
ide
深度学习
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
marsggbo
2019-11-11
13K
0
Tensorcore使用方法
tensorflow
深度学习
容器
pytorch
github
深度神经网络训练传统上依赖IEEE单精度格式，但在混合精度的情况下，可以训练半精度，同时保持单精度网络的精度。这种同时使用单精度和半精度表示的技术称为混合精度技术。
marsggbo
2019-10-16
1.5K
0
TPU使用说明
费用中心
深度学习
为了连接到 TPU，我们必须配置一台虚拟机（单独结算）。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
marsggbo
2019-05-26
3.3K
0
【转】目标检测之YOLO系列详解
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
图像识别
YOLO将输入图像分成SxS个格子，若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。
marsggbo
2019-05-26
951
0
【转】目标检测之YOLO系列详解
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
图像识别
YOLO将输入图像分成SxS个格子，若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。
marsggbo
2019-04-29
1.5K
0
【转载】机器学习之特征工程(有删改)
特征工程
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
本文是一篇关于特征工程的总结类文章，如有不足之处或理解有偏差的地方，还望大家多多指点。
marsggbo
2019-02-23
675
0
【转载】什么是特征工程？
特征工程
数据分析
机器学习
神经网络
深度学习
有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面：
marsggbo
2019-02-14
817
0
Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
卷积神经网络
深度学习领域一直存在一个比较严重的问题——“灾难性遗忘”，即一旦使用新的数据集去训练已有的模型，该模型将会失去对原数据集识别的能力。为解决这一问题，本文提出了树卷积神经网络，通过先将物体分为几个大类，然后再将各个大类依次进行划分、识别，就像树一样不断地开枝散叶，最终叶节点得到的类别就是我们所要识别的类。
marsggbo
2019-01-21
594
0
AutoML总结
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
AutoML是指尽量不通过人来设定超参数，而是使用某种学习机制，来调节这些超参数。这些学习机制包括传统的贝叶斯优化，多臂老虎机（multi-armed bandit），进化算法，还有比较新的强化学习。
marsggbo
2019-01-17
852
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