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磐创AI技术团队的专栏

定期分享机器学习深度学习相关优质原创文章
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图灵奖大佬+谷歌团队,为通用人工智能背书!CV 任务也能用 LM 建模!
图灵奖大佬 Geoffrey Hinton 的团队和 Google Brain 团队近日发布新工作 Pix2seq,将 CV 经典任务 目标检测 转换为了语言模型的下游任务。
磐创AI
2021-10-27
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用K-Means、Foursquare和Folium聚集村庄,在大马尼拉寻找新鲜农产品供应商
作者 | Francesca Picache 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
磐创AI
2021-04-21
1.1K0
推理速度快YOLOV4五倍的YOLObile:通过压缩编译在移动端实时检测(附论文下载)
目标检测技术的迅速发展和广泛应用,引起了人们对目标检测器的精度和速度的关注。然而,目前最先进的目标检测工作要么是精度导向使用大模型,但导致高延迟,要么是速度导向使用轻量级模型,但牺牲精度。在这项工作中,作者提出了YOLObile框架,通过压缩编译协同设计在移动设备上实时检测对象。提出了一种适用于任意核大小的块穿孔剪枝方案。为提高移动设备上的计算效率,采用GPU-CPU协同方案,并辅以高级编译器辅助优化。实验结果表明,新提出的剪枝方案在49.0 mAP的情况下,可以实现YOLOv4的14倍压缩率。在YOLObile框架下,使用三星Galaxy S20的GPU实现了17 FPS的推理速度。通过加入新提出的GPU-CPU协同方案,推理速度提高到19.1帧/秒,比原来的YOLOv4加速5倍。
磐创AI
2020-09-22
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数据科学家常遇到的10个错误
数据科学家是“在统计方面比任何软件工程师都要出色,在软件工程方面比任何统计学家都出色的人”。许多数据科学家都有统计学背景,但很少有软件工程经验。我是一位高级数据科学家,在Python编码的Stackoverflow上排名第一,并与许多(初级)数据科学家合作。下面是我经常看到的10个常见错误。
磐创AI
2019-09-25
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PyTorch专栏(七):模型保存与加载那些事
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的保存和加载模型。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。
磐创AI
2019-09-17
8.2K0
​知识图谱里的知识存储:neo4j的介绍和使用
一般情况下,我们使用数据库查找事物间的联系的时候,只需要短程关系的查询(两层以内的关联)。当需要进行更长程的,更广范围的关系查询时,就需要图数据库的功能。
磐创AI
2019-08-06
7.8K1
知识图谱里的知识表示:RDF
大部分知识图谱使用RDF描述世界上的各种资源,并以三元组的形式保存到知识库中。RDF( Resource Description Framework, 资源描述框架)是一种资源描述语言,它受到元数据标准、框架系统、面向对象语言等多方面的影响,被用来描述各种网络资源,其出现为人们在Web上发布结构化数据提供一个标准的数据描述框架。
磐创AI
2019-07-10
2.5K0
如何入手卷积神经网络
从 Alex Krizhevsky 及其朋友通过 ImageNet 公布这项技术至今,不过才七年。ImageNet 是一个大规模图像识别竞赛,每年都会举办,识别种类达 1000 多种,从阿拉斯加雪橇犬到厕纸应用尽有。之后,他们又创建了 AlexNet,获得了 ImageNet 竞赛冠军,远超第二名。
磐创AI
2019-06-05
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TensorFlow官方发布剪枝优化工具:参数减少80%,精度几乎不变
去年TensorFlow官方推出了模型优化工具,最多能将模型尺寸减小4倍,运行速度提高3倍。
磐创AI
2019-05-23
1.4K0
CNN更新换代!性能提升算力减半,还即插即用
Facebook和新加坡国立大学联手提出了新一代替代品:OctConv(Octave Convolution),效果惊艳,用起来还非常方便。
磐创AI
2019-05-13
4790
手把手带你实现 室内用户移动预测(附python代码)
大多数的时间序列数据主要用于交易生成预测。无论是预测产品的需求量还是销售量,航空公司的乘客数量还是特定股票的收盘价,我们都可以利用时间序列技术来预测需求。
磐创AI
2019-05-05
1.1K0
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