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数据派THU

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独家 | 人工智能的记忆与泛化（附链接）

机器学习正则表达式文件存储神经网络深度学习

在机器学习的背景下，大多数模型都是建立在数据是i.i.d.（独立同分布）的基础之上进行训练和评估的，它意味着对于同一个给定任务来说，需要对相同分布的训练数据和测试数据进行采样。泛化意味着需要从训练数据中提取出共享的底层分布。

2022-12-16

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独家 | 是时候和pd.read_csv(), pd.to_csv()说再见了

文件存储 python 存储

Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间，但遗憾的是，Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV（请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f了解原因），但我知道在某些情况下，除了使用 CSV 之外别无选择。

2022-12-16

1.4K0

ECCV 2022 | CMU提出首个快速知识蒸馏的视觉框架：ResNet50 80.1%精度，训练加速30%

来源：机器之心本文约4500字，建议阅读9分钟今天介绍一篇来自卡耐基梅隆大学等单位 ECCV 2022 的一篇关于快速知识蒸馏的文章。今天介绍一篇来自卡耐基梅隆大学等单位 ECCV 2022 的一篇关于快速知识蒸馏的文章，用基本的训练参数配置就可以把 ResNet-50 在 ImageNet-1K 从头开始 (from scratch) 训练到 80.1% (不使用 mixup，cutmix 等数据增强)，训练速度（尤其是数据读取开销）相比传统分类框架节省 16% 以上，比之前 SOTA 算法快 30%

2022-09-07

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低资源如何用深度模型？【2022新书】高效深度学习: 更快更小更好的模型，Efficient Deep Learning全面解答

深度学习文件存储对象存储

来源：专知本文约1000字，建议阅读5分钟在这本书中，我们提出了一个基本的平衡，以及实践知识，以充分赋能你继续前进。深度学习领域取得了指数级的发展，像BERT、GPT-3、ResNet等ML模型的足迹也在不断扩大。虽然它们工作得很好，但在生产中训练和部署这些大型(且不断增长的)模型是昂贵的。你可能想在智能手机上部署你的面部滤镜模型，让你的用户在他们的自拍上添加一个小狗滤镜。但它可能太大或太慢，或者您可能想提高基于云的垃圾邮件检测模型的质量，但又不想花钱购买更大的云VM来承载更精确但更大的模型。如果您的模

2022-08-29

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CNN网络结构发展最全整理

神经网络机器学习深度学习人工智能文件存储

来源：人工智能AI技术本文约2500字，建议阅读9分钟本文为你整理CNN网络结构发展史。作者丨zzq来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/68411179 CNN基本部件介绍 1. 局部感受野在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱。因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综合起来即可得到全局信息。卷积操作即是局部感受野的实现，并且卷积操作因为能够权值共享，所以也减少了参数量。 2. 池化池化是将输入图像进

2022-03-04

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独家 | 教你用Pytorch建立你的第一个文本分类模型！

文件存储 pytorch 机器学习深度学习人工智能

本文介绍了利用Pytorch框架实现文本分类的关键知识点，包括使用如何处理Out of Vocabulary words，如何解决变长序列的训练问题，举出了具体实例。

2020-03-26

1.4K0

DeepMind论文：深度压缩感知，新框架提升GAN性能（附链接）

文件存储机器学习人工智能神经网络编程算法

CS具有灵活性和数据效率高的优点，但由于其稀疏性和昂贵的重建过程，CS的应用受到限制。

2019-05-29

1.1K0

独家 | 10个数据科学家常犯的编程错误（附解决方案）

网络安全 https 文件存储 github

数据科学家是“比软件工程师更擅长统计学，比统计学家更擅长软件工程的人”。许多数据科学家都具有统计学背景，但是在软件工程方面的经验甚少。我是一名资深数据科学家，在Stackoverflow的python编程方面排名前1%，并与许多（初级）数据科学家共事。以下是我经常看到的10大常见错误，本文将为你相关解决方案：

2019-05-24

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