最优化方法一直主导着模型的学习过程,没有最优化器模型也就没了灵魂。好的最优化方法一直是 ML 社区在积极探索的,它几乎对任何机器学习任务都会有极大的帮助。
快来试试 Lookahead 最优化方法啊,调参少、收敛好、速度还快,大牛用了都说好。
实践证明,基于梯度的元学习在学习模型初始化、表示形式和更新规则方面非常有效,该模型允许从少量样本中进行快速适应。这些方法背后的核心思想是使用快速适应和泛化(两个二阶指标)作为元训练数据集上的训练信号。但是,其他可能的二阶指标很少被关注。在本文中,研究者提出了一种不同的训练信号——对灾难性干扰的鲁棒性。与仅通过快速适应性最大化学习的表示相比,通过引导干扰最小化学习的表示更有利于增量学习。
最近,华为开源了一款前端框架 —— openInula[1]。根据官网提供的信息,这款框架有3大核心能力:
情绪的感知与表达能力在对话领域中起到了至关重要的作用。Emotional Chatting Machine (ECM) 模型,将情绪信息引入到对话生成模型中,提升了对话中对情绪的表达能力并且使得生成的对话更为恰当,下图为本模型的总体框架:
上一篇 Phalcon入门教程之模型CURD(1) 中介绍了 Phalcon 模型的 insert 和 select 操作,本篇将介绍 update 和 delete 的用法。文中所用的示例代码皆沿用上一篇的数据表,这里不在赘述。 更新记录 Phalcon 模型更新记录的示例代码如下: $articleModel = new ArticlesModel(); //先调用 findFirst() 获取一条记录,返回值是当前模型对象 $article = $articleModel->findFirst([
标题:Simulating Unknown Target Models for Query-Efficient Black-box Attacks
GAN体系结构一直是通过AI生成内容的标准,但是它可以实际在训练数据集中提供新内容吗?还是只是模仿训练数据并以新方式混合功能?
Learning from What’s Right and Learning from What’s Wrong
本文介绍一篇 NeurIPS 2020 的论文『Personalized Federated Learning with Moreau Envelopes』,对个性化联邦学习 PFedMe 进行详细解读。
选自TowardsDataScience 作者:Cody Marie Wild 机器之心编译 参与:李诗萌、李泽南 要想实现足够聪明的人工智能,算法必须学会如何学习。很多研究者们曾对此提出过不同的解决方案,其中包括 UC Berkeley 的研究人员提出的与模型无关的元学习(MAML)方法。本文将以 MAML 为例对目前的元学习方向进行简要介绍。 对我而言,第一次听到元学习的预述时,是一个极其兴奋的过程:建立不仅能够进行学习,还能学会如何进行学习的机器项目。元学习试图开发出可以根据性能信号做出响应,从而对结
选自arXiv 作者:Vihar Kurama 机器之心编译 参与:刘晓坤、李亚洲 近日,CMU 和蒙特利尔大学联合提出一种新型的多级记忆的 RNN 架构——嵌套 LSTM。在访问内部记忆时,嵌套 LSTM 相比传统的堆栈 LSTM 有更高的自由度,从而能处理更长时间规模的内部记忆;实验也表明,NLSTM 在多种任务上都超越了堆栈 LSTM。作者认为嵌套 LSTM 有潜力直接取代堆栈 LSTM。 虽然在层级记忆上已有一些研究,LSTM 及其变体仍旧是处理时序任务最流行的深度学习模型,例如字符级的语言建模。特
关键词:内在/外在评价,超参数在类推(analogy)评估中的作用,人类判别和词向量距离间的相关性,根据上下文消歧,窗口(Window)分类。
自由能原理(FEP)为生物如何感知和与环境相互作用提供了一个雄心勃勃的理论(弗里斯顿,2009年,2010年)。FEP假设,为了使一个主体在时变的环境条件下存在(并持续),它必须在主体的内部(“生成”)环境观察模型下最小化自由能泛函(Friston等人,2006)。
作者 Dirk Zwemer 原文链接: http://intercax.com/2018/07/19/mbse-for-railgun-design-part-1/
一直想开发一个完整的机器学习应用程序,将有一个UI来输入一些输入和机器学习模型来预测这些值。上周做到了这一点。在这个过程中,在React和Flask中创建了一个易于使用的模板,任何人都可以在几分钟内修改创建自己的应用程序。
LSTM作为序列模型一直是自然语言处理的最佳选择之一,即使transformer出现了也依然无法撼动LSTM在NLP界的江湖地位。
原题:Explained: Curiosity-Driven Learning in RL— Exploration By Random Network Distillation
一,词向量的概念 将 word映射到一个新的空间中,并以多维的连续实数向量进行表示叫做“Word Represention” 或 “Word Embedding”。自从21世纪以来,人们逐渐从原始的词向量稀疏表示法过渡到现在的低维空间中的密集表示。用稀疏表示法在解决实际问题时经常会遇到维数灾难,并且语义信息无法表示,无法揭示word之间的潜在联系。而采用低维空间表示法,不但解决了维数灾难问题,并且挖掘了word之间的关联属性,从而提高了向量语义上的准确度。 二,词向量模型 a) LSA矩阵分解模型 采用线
通常情况下,在服务部署的时候,使用 pod 来管理一组相关的服务(一个 pod 中要么部署一个服务,要么部署一组有关系的服务)。如下图是部署了一组有关系的服务的结构图,其中 C 表示容器(container),下面的 pod 里就有很多个容器。
我了解到,掌握了某种语言、框架或工具的人与没有掌握的人之间的最大区别在于他们所使用的思维模型(Mental Model)。前者拥有清晰而先进的思维模型,而后者则没有。
翻译 | 彭艳蕾 付腾 校对 | 崔跃辉 熊若鑫 字幕 | 凡江 整理 | 吴璇 2018 年伊始,区块链 (Blockchain) 成为全民话题。难道人工智能已经凉了?看似不相关的区块链和 AI 有没有关联?将区块链和 AI 两种不同技术结合起来的动机是什么?将区块链和 AI 两种技术结合的 APP 有哪些?雷锋字幕组特别编译了本期 「区块链一致性算法和人工智能」(上),从技术算法层面解读大家的疑惑。 Siraj Raval 把 AI 和区块链的关系比作阴阳,之间有协同关系。两种技术之间
这里是,油管 Artificial Intelligence Education 专栏,原作者 Siraj Raval 授权雷锋字幕组编译。 原标题:Blockchain Consensus Algorithms and Artificial Intelligence 翻译 | 彭艳蕾 付腾 崔跃辉 熊若鑫 字幕 | 凡江 整理 | 吴璇 2018 年伊始,区块链 ( Blockchain )成为全民话题。难道人工智能已经凉了? 看似不相关的区块链和 AI 有没有关联?将区块链和 AI
课程主页: http://web.stanford.edu/class/cs224n/
Word2Vec 是 Google 在 2013 年开源的一个词向量(Word Embedding)计算工具,其用来解决单词的分布编码问题,因其简单高效引起了工业界和学术界极大的关注。
paper:INCREMENTAL PREDICTIVE CODING: A PARALLEL AND FULLY AUTOMATIC LEARNING ALGORITHM
Real DOM(真实 DOM)是浏览器中的实际文档对象模型。在网页开发中,HTML 文档的结构和内容以及与之相关的 CSS 样式构成了网页的表示。Real DOM 表示了这个网页的当前状态,包括所有的 HTML 元素、属性、文本内容、样式和布局信息等。
这篇文章是论MVVM伪框架结构和MVC中M的实现机制的姊妹篇。在前面的文章中更多介绍的是一些理论性质的东西,一些小伙伴在评论中也说希望有一些具体设计实践的例子,以及对一些问题进行了更加深入的交流讨论,因此准备了这篇文章。这篇文章将更多的介绍如何来进行模型层构建。
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x)。 模型内部有些参数,是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的,基于这些参数,就形成了损失函数E(x)。 比如说,权重(W)
RNN (Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.
不知道大家有没有过这个疑问,React 中 setState() 为什么是异步的?我一度认为 setState() 是同步的,知道它是异步的之后很是困惑,甚至期待 React 能出一个 setStateSync() 之类的 API。同样有此疑问的还有 MobX 的作者 Michel Weststrate,他认为经常听到的答案都很容易反驳,并认为这可能是一个历史包袱,所以开了一个 issue 询问真正的原因。最终这个 issue 得到了 React 核心成员 Dan Abramov 的回复,Dan 的回复表明这不是一个历史包袱,而是一个经过深思熟虑的设计。
前些日子小绿做了一些高翔slam前端部分的代码解读,其中遇到g2o的部分基本上就黑箱化略过了。然而g2o是bundle adjustment中的关键,因此还是有必要对g2o进行一些系统的学习。
AI 科技评论按:本文作者 Cody Marie Wild,她是一位机器学习领域的数据科学家,在生活中还是名猫咪铲屎官,她钟爱语言和简洁优美的系统。在这篇文章中,Cody 介绍了元学习的基本概念和方法类别,讨论了「元学习」到底在学什么、又有哪些限制。AI 科技评论把全文编译如下。
AI 研习社:本文作者 Cody Marie Wild,她是一位机器学习领域的数据科学家,在生活中还是名猫咪铲屎官,她钟爱语言和简洁优美的系统。在这篇文章中,Cody 介绍了元学习的基本概念和方法类别,讨论了「元学习」到底在学什么、又有哪些限制。AI 研习社把全文编译如下。
机器之心原创 作者:高静宜 2017 年 6 月 16 日,腾讯新一代高性能计算平台 Angel 在 Github 上低调开源。开源两周,这个项目在 Github 上持续得到关注,截至目前为止,已收获
每天给你送来NLP技术干货! ---- 编译:王小新,来源:量子位 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x)。 模型内部有些参数,是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的,基于这些参数,就形成了损失函数E(x)。 比如说,权重(W)
元学习 (Meta-Learning) 通常被理解为“学会学习 (Learning-to-Learn)”,
title:Long Short-Term Temporal Meta-learning in Online Recommendation link:https://arxiv.fenshishang.com/pdf/2105.03686.pdf from:WSDM 2022
选自reinforce.io 机器之心编译 作者:Michael Schaarschmidt、Alexander Kuhnle、Kai Fricke 参与:Panda TensorForce 是一个构建于 TensorFlow 之上的新型强化学习 API。强化学习组件开发者 reinforce.io 近日发表了一篇博客文章介绍了 TensorForce 背后的架构和思想。 项目地址:https://github.com/reinforceio/tensorforce 本文将围绕一个实际的问题进行介绍:应用
企业应用指的是支持企业、事业单位或者政府等机构各项业务运作的软件系统。除了支持机构内部的协同工作之外,企业应用也支持企业与其供应商、业务伙伴和用户的协作与协调。
首先,我们看看什么是领域模型,以及它们为什么对领域驱动设计如此重要。领域模型是围绕业务的特定问题的重点知识。
Java内存模型很好的说明了JVM是如何在内存里工作的,JVM可以理解为java执行的一个操作系统,作为一个操作系统就有内存模型,这就是我们常说的JAVA内存模型。
在问为什么之前,要先问一下“是不是”。为了证明推荐系统实时性和推荐系统效果的关系,Facebook曾利用GBDT+LR模型和单纯的树模型进行过实时性的实验。
在混合云时代,越来越多的首席信息官开始关注企业内部部署设施。一些企业希望在内部部署环境中利用公有云的优势。
生活中,我们经常会遇到或者使用一些时序信号,比如自然语言语音,自然语言文本。以自然语言文本为例,完整的一句话中各个字符之间是有时序关系的,各个字符顺序的调换有可能变成语义完全不同的两句话,就像下面这个句子:
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