用三张图理解深度学习的工作原理 神经网络中每层对输入数据所做的具体操作保存在该层的权重（weight）中，其本质是一串数字。...这种调节由优化器（optimizer）来完成，它实现了所谓的反向传播（backpropagation）算法，这是深度学习的核心算法。下一章中会详细地解释反向传播的工作原理。...但随着网络处理的示例越来越多，权重值也在向正确的方向逐步微调，损失值也逐渐降低。... 数字助理，比如谷歌即时（Google Now）和亚马逊 Alexa 接近人类水平的自动驾驶 更好的广告定向投放，Google、百度、必应都在使用 更好的网络搜索结果 能够回答用自然语言提出的问题...这并不是人工智能的最后一个冬天。20 世纪80 年代，一种新的符号主义人工智能——专家系统（expert system）——开始在大公司中受到追捧。
如你所见，几秒钟后，Excel能够反求出y的一个非常接近的数字，即531423.3。插入它，我们得到z=89.9991，这非常接近我们期望的结果90。...x=3和上述y值的情况下计算z 3.测量结果z与预期结果90的差距 4.如果第3步表明结果仍然远离所需值，则返回步骤1，调整y值 5.重复第1–4步，直到达到所需的z或满足阈值 那些擅长数学的读者可能会建议你可以从方程中解出...def z(x,y): return x**2 + y**(1/3) 图4 二分查找算法 接下来，我们需要一个函数来执行反向求解。有很多算法可以反求输入值，这里研究的一种叫做二分查找。...其思路如下： 1.我们知道我们试图解决的值可能在某个范围内，但我们不知道该值到底是什么。 2.我们取该范围的中点，代入方程，看看离目标值有多远。...根据差异，我们可以确定该值是在范围的下半部分还是上半部分。 3.然后我们取新范围的中点并再次测试。根据需要多次重复步骤2-3，直到差异达到我们的误差范围。
(成像面水平方向移动) 数字变焦： 数字变焦是通过可拍照手机处理器，把图片内的每个像素面积增大，从而达到放大的目的，就像我们在ACDSEE等图像处理软件中，强行拉大图像的像素一样，只不过这个过程在手机中进行...(成像面垂直方向缩放) 数字变焦也可以分为插值算法变焦和伪数字变焦两种： 插值算法变焦：对图像进行插值运算，将图像的尺寸扩大到所需的规格，这种算法就其效果而言，并不理想，尤其是当使用在手机上的时候，手机上的摄像头本身得到的数据就有较大的噪声...伪数字变焦：当摄像头不处在最大分辨率格式的情况下，比如130万像素的 sensor 使用 640x480的规格拍照时，仍旧设置 sersor 工作在 1280x960 的分辨率下，而后通过采集中央部分的图像来获取...这种办法几乎不需要额外的算法支持，对图像质量也没有影响，缺点是只有小尺寸情况下可以采用。...自动对焦，由照相机根据被摄体距离的远近，自动地调节镜头的对焦距离。 多点对焦，也叫区域对焦，当对焦中心不设置在图片中心的时候，可以使用多点对焦。常见的多点对焦为5点，7点和9点对焦。
它在MNIST数字分类任务上，未经训练和权重调整，就达到了92%的准确率，和训练后的线性分类器表现相当。 除了监督学习，WANN还能胜任许多强化学习任务。...谷歌大脑的研究人员在论文开头就提出质疑：神经网络的权重参数与其架构相比有多重要？在没有学习任何权重参数的情况下，神经网络架构可以在多大程度上影响给定任务的解决方案。...然后，算法从第2步开始重复，在连续迭代中，产生复杂度逐渐增加的权重不可知拓扑（weight agnostic topologies ）。...有Reddit网友质疑WANN的结果，对于随机权重接近于0的情况，该网络的性能并不好，先强化学习实验中的具体表现就是，小车会跑出限定范围。 ?...对此，作者给出解释，在权重趋于0的情况下，网络的输出也会趋于0，所以后期的优化很难达到较好的性能。
机器之心专栏 作者：中科大张举勇课题组 来自中科大的张举勇教授课题组联合杭州像衍科技有限公司与浙江大学，于近期一同提出一种基于单目 RGB 视频的高保真三维人体重建算法SelfRecon，该算法仅需输入目标对象一段十几秒的自转视频...在该版本中，英伟达可以说整合了各种建模、编辑、驱动以及渲染技术，更是借助工业级高规格采集设备来保证重建的三维人体的几何材质精度，在耗时良久的情况下才达到如下所示的难辨真假的视觉效果。...为此，中科大张举勇教授课题组联合杭州像衍科技有限公司与浙江大学，于近期一同提出一种基于单目 RGB 视频的高保真三维人体重建算法SelfRecon，该算法仅需输入目标对象一段十几秒的自转视频，即可恢复重建对象的高保真数字化身...进一步地，SelfRecon 利用隐式神经渲染以及交点处的相关信息来生成该射线的渲染颜色，并将渲染结果与采集到的颜色真值进行比对，从而自监督地逐渐优化出目标对象的隐式几何表示。...同时，由于显式网格理论上是隐式曲面的分片线性估计，因此该交点应接近于射线与隐式曲面的准确交点。
1.排序的基本概念与分类 排序是一种将一组对象按照某种特定顺序重新排列的过程。在计算机科学中，排序是数据处理中非常基本且重要的操作，它可以帮助人们更有效地理解和分析数据。...将插入的数据依次往前比较，如果比前面的数字end大，则放在end后面 如果比前面的数字小，则让前面的数字往后移动，则这里用变量tmp存放要插入的值 前面的数字移动后，end减一，继续比较 这里还有一种情况...这就是tmp的正确位置，在这种情况下，我们执行break语句跳出循环，并将tmp放置在end + 1的位置 达到有序序列的起点：当循环保持进行，end值在每次迭代中不断递减，如果tmp小于所有已排序的元素...，小的值更快调到前面，越不接近有序 gap越小，大的值更慢调到后面，小的值更慢调到前面，越接近有序 当gap为1，就是直接插入排序 所以在实现希尔排序时，给gap固定值是行不通的 因此，gap的值是应该随着...直到今天，已经有多种不同的间隔序列被提出来，每种都有自己的性能特点 不同的参考书中给了不同的解释 现代更高效的增量序列可以使希尔排序达到O(N log N)时间复杂度，但是没有任何增量序列可以保证希尔排序在所有情况下都达到
这就是在每一状态下都选取这样的步骤进行试探：由这个步骤所达到的终结状态是所有可容许步骤所能达到的终结状态中，最接近最终目标的一个。这样的步骤称为最优步骤。...例如，在求证某一几何命题时，一般情况下，我们并不清楚可以运用哪些几何定理，能够作出哪些辅助图形，更难以从各种推演步骤所可能得出的结果中把最接近于最终目标的结果选取出来。...在某些情况下，甚至还需要暂时沿着同目标正相背离的途径进行一段路程，才能够达到探隐索幽，揭示事物底蕴，觅得待求结果的目的。...“这就像有许许多多小路，你可以沿着这些小路爬到很接近顶峰的地方，却只有少数几条路可以直接通到最高峰。所以爬山法(在解题的意义上)虽然能大大缩小尝试范围，却仍然不是解这类问题的好方法。...人们在求解问题时总是要力图达到目标；但经验丰富、眼界开阔的人可以看得更远一点，审度出欲进先退、欲取姑与的曲折关系。
位中心化的原理是，当我们接近最优时，梯度变小，从某种意义上说，携带的信息更少，所以我们应该能够对它进行压缩。通过动态地重新中心化并重新缩放我们的低精度数据，我们可以在算法收敛时降低量化噪声。...通过将这两种技术结合起来，HALP在与全精度SVRG相同的线性收敛速率下，生成任意准确的解，同时使用具有固定位数的低精度迭代。这一结果颠覆了传统上认为的，低精度的训练算法所能达到的效果。...标准的解决方法是随机梯度下降法，它是一种迭代算法，通过运行下面的式子来达到最优。 ? 在这里it是在每次迭代从{ 1 ，… ，N }中随机选择的索引。我们想运行这样的算法，但要使迭代Wt低精度。...在前一种情况下，我们就需要选择的定点表示要能覆盖整个区间(- 100 ，100 ]（例如，{ – 128， – 127，…，126，127}），而在后一种情况下，我们可以选择一个覆盖(- 1 ，1 ]范围的...如果我们的目标是参数μ的强凸（strongly convex），那么无论何时我们在某个点w上获得完整的梯度，我们可以限制下面公式的最佳的位置。 ?
然而，面对层出不穷的新「币种」，我们很难判断其投资价值，甚至会面临很大的欺诈风险。...可以看到的，4.56% 现有 ICO 项目在发行半年后都遭受了价格下跌，下跌程度超过令人发指的 99.9%，一年后该比例甚至上升到了 6.89%。...换言之，通过检查数字货币的历史价格，如果数字货币一年后的价格不到初始价格的 20%，则我们认为该 ICO 项目是诈骗。...实验显示，白皮书和 GitHub 库是最重要的两类特征，在 m 值分别为 0.1 和 0.5 时 F1 分数都达到了 0.7。研究者考虑了更多特征，能够逐渐获得更好的查准率和召回率。...该系统预测 ICO 诈骗的准确率达到了 0.85。 我们希望该研究可以帮助投资者识别 ICO 诈骗，同时引出更多对 ICO 项目的分析与评估研究。
算法安排好后，这些调度员还可以再去核查一下这些线路。当然也可能有算法考虑不到的特殊情况，像明天某街道的交通会有变化，或者某些客户的需求可能有些调整，但是绝大数情况下线路可以直接地去执行。...在这种场景下，基本上每一两秒都要对机器人进行调度，这些都可以完全通过算法来完成。同样的，比如大零售平台上面会实时调整价格，或做营销决策，基本上都可以实现完全由算法来驱动，也能够达到很好的效果。...我们所讲的数字化升级或数智化升级有很多阶段，但是并不一定是某个企业处于某个阶段，而是它现在的某个场景或者某个环节可能正处于某个阶段。针对于这个特定的场景，我们可以不断地帮助他实现整个转变。...甚至在不同场景的很多指标上可以超过他们，可以说是世界第一了；当然，也有一些场景还和他们存在一定差距，但也在比较接近的范围。基本上在解决实际问题的距离上，可以认为是同一级别的。...还有在不损失收益的情况下可以有效降低碳排放，这对整个国家、企业来说都有巨大的价值。
神经网络是一种运算模型，有大量的节点，神经元节点之间构成了联系，这些神经元负责传递信息和加工信息，神经元可以被训练和强化，形成一种固定的形态，对一些特殊的信息会有更强烈的反应。...它接收多个输入信号，通过加权求和后，如果超过某个阈值，则输出一个信号，这种结构使其成为一个线性分类器。 感知机通过错误修正算法来更新权重。当模型做出错误预测时，它会调整权重以减少未来的错误。...通常计算机能看到的和处理的和人类会有很大的不同，比如图片和声音、文字，他们在计算机中均已0或1的方式存在再神经网络中，通过对这一些0-1数字的加工和处理生成另外一些数字，而生成的数字也有了物理上的意义了...使用“模拟退火”技术在每一步都以一定的概率接受比当前更差的结果，从而有助于跳出局部最小。在每次迭代的过程中，接受“次优解”的概率要随着时间的推移而逐渐降低，从而保证算法的稳定性。...与标准的梯度下降算法精确计算梯度不同。随机梯度下降法在计算梯度的时候加入了随机因素。即便陷入了局部最小值点，它计算的梯度仍不可能为0，这样就跳出了局部最小搜索。
但据火山引擎技术专家杨辉表示，抖音5MB的渲染特效，就能达到媲美虚幻引擎实现的效果。 没错，为了确保特效运行流畅，抖音的特效模型严格限制在5MB以内，便于用户实时使用。...汽车行业，用特效实现的AR看车；美妆行业，用特效进行AR试妆；传统媒体行业，用数字人技术做出虚拟主持人、虚拟客服…… △AR试妆 可以预见的是，抖音特效已经不再是原本拍摄短视频时所用的特效，而正逐渐成为一种...“创意数字内容”。...同时，采用资源下发等技术，确保用户能在不更新软件的情况下，使用新特效；面对不同场景时，抖音特效的也能适应不同分辨率、接口类型和机型。 这一切，和前沿的算法技术一起，共同构成了抖音特效成功的秘诀。...例如在某个角色身上加个马赛克、或是做个智能贴图，都不需要再一帧帧去手动调整，算法自动就能完成这些步骤。 这样公开自己所有的增长技术，字节害怕同行的竞争吗？
我们可以将写上数字的图片分解提取出一块一块不同部位的特征。例如左边三幅图每张图代表了数字1的某个部位的特征，三幅图片组合起来就是完整的数字1。...右边四幅图也是一样，每张图代表了数字5的某个部位的特征，五幅图组合起来就是完整的数字5。对计算机来说，图片由许多像素点组成。...这种做法的idea来自于如何建立一个健壮（robust）的autoencoder。在autoencoder中，编码解码后的输出g(x)会非常接近真实样本值x。...举个例子，手写识别中，通常情况下，写的很规范的数字1经过autoencoder后能够复原为数字1。如果原始图片数字1歪斜或加入噪声，经过autoencoder后应该仍然能够解码为数字1。...但有一点不同的是，一般情况下，PCA会对原始数据x进行处理，即减去其平均值。这是为了在推导过程中的便利。
通过计算直线的位置和斜率得到具有许多数据对（x，y）的线性回归模型，在该直线上，所有数据点到它的距离之和最小。换言之，计算的是最接近数据中观测值的那条线的斜率(m)和y截距(b)。...在这种情况下，输出就有3个不同值，分别为1）图像包含汽车、2）图像包含卡车或3）图像既不包含汽车也不包含卡车。 逻辑回归是分类算法中最简单的一类，这听起来很像一个回归方法，其实不然。...逻辑回归是基于一个或多个输入来估计某一事件发生概率的一种算法。 例如，逻辑回归可基于学生的两次考试分数来估计该生被某一大学录取的概率。...深度学习：具有多个隐藏层的神经网络 为达到最佳效果，深度学习技术需要大量的数据，同时也需要强大的计算能力作为支撑，因为该方法是在大型体系架构中对许多参数进行自我调整。...词嵌入 TFM和TFIDF是文本文档的数字表示，只根据频率和加权频率来表示文本文档。相比之下，词嵌入可以捕获文档中某个词的上下文。
她们认为，理想情况下，新设计出的芯片应该能够很好地满足当今 AI 算法的需求，“如果 AI 能够缩短芯片的设计周期，在硬件与 AI 算法之间建立共生关系，会进一步推动彼此的进步”。...强化学习策略需要大量训练数据才能有效学习，因此至关重要的是要快速评估奖励功能，理想情况下可以在几毫秒内运行。为了更有效，这些近似的奖励功能还必须与真实奖励正相关。...其次，本文提出了一种训练神经网络架构的方法，该结构能够预测新网表上的奖励，其最终目标是使用这种架构作为策略网络的编码器层。...通过上述实验结果可以看到，从头开始训练的策略网络需要花费更长的时间才能收敛，即使在24小时之后，结果也要比经过精调的策略网络在12小时之后达到的结果更差，这表明训练形成的网络权重能够实现在较短的时间内为新设计提供高质量的布局的目标...论文还与模拟退火方法进行了比较，模拟退火（SA）是一种功能强大但速度缓慢的优化方法，在EDA算法是经常被使用。
然后，通过计算该点处函数曲线的斜率（即导数），并将其与当前点之间的差异除以斜率来更新位置。这样就得到了一个新的更接近真实根的猜测值。...对数字进行根号如果您想要在纯Python中求解一个数字的根，可以使用数值迭代方法，例如牛顿法（Newton's Method）或二分法（Bisection Method）。...该函数使用牛顿法进行迭代计算，并通过比较当前猜测值与实际平方根之间的差异来判断是否达到了指定精度。请注意，在调用 find_square_root 函数时需要传入待求平方根的数字以及所需精度。...例如，在自然语言处理领域，预训练模型如BERT、GPT等已经成为了该领域的主流技术，取得了很好的效果。...训练通常需要少量的标注数据，并且通常使用反向传播算法进行优化，以最小化模型在该任务上的损失函数。通过训练，模型可以逐渐地适应特定任务的要求，并且在该任务上表现出色。
然后，通过计算**该点处函数曲线的斜率（即导数），并将其与当前点之间的差异除以斜率来更新位置。**这样就得到了一个新的更接近真实根的猜测值。...对数字进行根号 如果您想要在纯Python中求解一个数字的根，可以使用数值迭代方法，例如牛顿法（Newton’s Method）或二分法（Bisection Method）。...该函数使用牛顿法进行迭代计算，并通过比较当前猜测值与实际平方根之间的差异来判断是否达到了指定精度。 请注意，在调用 find_square_root 函数时需要传入待求平方根的数字以及所需精度。...例如，在自然语言处理领域，预训练模型如BERT、GPT等已经成为了该领域的主流技术，取得了很好的效果。...训练通常需要少量的标注数据，并且通常使用反向传播算法进行优化，以最小化模型在该任务上的损失函数。通过训练，模型可以逐渐地适应特定任务的要求，并且在该任务上表现出色。
一种新的大宗商品正在一个利润丰厚、增长迅猛的行业中酝酿，反垄断监管者也开始着手限制那些有能力控制这种商品的人。如果是在一个世纪前，这种商品就是石油。...数据也可以成为抵抗竞争对手的方式。在科技行业，人们之所以对竞争怀有期望，是因为某个车库里的创业公司可能击败老牌企业，也有可能出现意料之外的技术变革。但在数据时代，这两种可能性都大幅降低。...第一种的关键在于，反垄断官员需要从工业化时代过渡到 21 世纪。例如，他们以往在评估并购交易时，都会根据规模来判断是否介入，但现在需要通过企业的数据资产来评估交易影响。...还可以在用户许可的情况下强制分享某些数据——欧洲就在金融服务领域采取了这种方式，要求银行向第三方开放用户数据。...在信息时代开展反垄断并非易事，而且还会引发新的风险：例如，分享的数据越多，隐私威胁就越大。但如果政府不希望数据经济被少数巨头垄断，就必须尽快采取行动。
常见的排序算法分类（见图）算法的时间复杂度度量一个程序(算法)执行时间的两种方法事后统计的方法这种方法可行，但是有两个问题：一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，需要实际运行该程序；二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬住...:2n+20和2n随着n变大，执行曲线无限接近，20可以忽略 3n+10和3n随着n变大，执行曲线无限接近，10可以忽路计算时间复杂度可以忽略低次项结论:2n2+3n+10和2n2随着n变大，执行曲线无限接近...，可以忍略3n+10 n2+5n+20和n2随着n变大，执行曲线无限接近，可以忽略5n+20计算时间复杂度可以忽略系数结论： 随着n值变大，5n2+7n和3n2+2n,执行曲线重合，说明这种情况下，5和...而n3+5n和6n3+4n,执行曲线分离，说明多少次方式关键2.时间复杂度一般情况下，算法中的基本操作语句的重复执行次数是问题规模的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时...，该算法的运行时间最坏情况下的时间复杂度称最坏时间复杂度。
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