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Datawhale专栏

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吴恩达的2022年终盘点：生成式AI、ViT、大模型

https 网络安全批量计算人工智能神经网络

近日，吴恩达在圣诞节的《The Batch》特刊上发布了一年一度的年终盘点。在过去的一年，生成式AI迎来爆发式增长，由人工智能生成的图片在社交平台疯狂传播，引发大量争议的同时也推动了投资；视觉 Transformer(ViT) 的工作也出现爆炸性增长，在过去一年中，研究人员共计发表超过 17,000 篇 ViT 论文；AlphaCode、Codex 等的推出便利了开发者，大受欢迎；与此同时，研究人员也在不断拓宽语言模型的边界，在解决可信度、偏见和实时性等问题方面做出持续不断的努力。

2023-01-10

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GNN教程：DGL框架中的采样模型！

批量计算数据结构

本文为GNN教程的系列干货。之前介绍了DGL这个框架，以及如何使用DGL编写一个GCN模型，用在学术数据集上，这样的模型是workable的。然而，现实生活中我们还会遇到非常庞大的图数据，庞大到邻接矩阵和特征矩阵不能同时塞进内存中，这时如何解决这样的问题呢？

2021-01-20

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深度学习调参tricks总结！

机器学习迁移学习人工智能批量计算神经网络

学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定的，我们无法光凭经验来准确地确定lr的值，我们唯一可以做的，就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。

2020-10-23

2.8K0

深度学习不work？这有一份超全的Debug检查清单

批量计算编程算法深度学习

80%-90%时间用于debug和tune，10%-20%时间用于推导数学或者实现。

2019-11-15

7120

深度学习笔记之《解析卷积神经网络》附下载地址

深度学习机器学习人工智能编程算法批量计算

实际上深度学习，只是机器学习的一个子领域，同样地，机器学习也是人工智能的一个子领域。但是随着深度学习的发展，尤其是在AlphaGo那场世纪大战之后，深度学习渐渐地脱离于机器学习，人们口中的“机器学习”逐渐地成了传统机器学习，即不包含深度学习的那部分。与此同时，机器学习、深度学习同时也是计算机视觉、自然语言处理、语音识别的工具，上述领域的关系相辅相成，不能割裂地看待。

2019-08-16

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