下面要介绍的论文选自AAAI 2020，题目为：「Attendingto Entities for Better Text Understanding」，axriv地址为：https://arxiv.org/abs/1911.04361。
Google最近发布了一种新方法-Random Feature Attention-用来取代transformers中的softmax注意力机制，以实现相似或更好的性能，并显着改善时间和空间复杂度。
本系列会以5～6篇文章，介绍parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google，微软和Facebook的论文，博客以及代码来进行分析。
最近的研究表明，使用对比图像文本对进行大规模的预训练可能是从自然语言监督中学习高质量视觉表示的有前途的方法。得益于更广泛的监督来源，这一新范式在下游分类任务和可迁移性方面展现出了不错的结果。
信息学奥赛作为计算机科学领域的一项重要竞赛，旨在锻炼学生的计算思维能力、算法设计和编程技能。在这项竞赛中，合理选择编程语言是成功的关键因素之一。C++作为一种功能强大、灵活性高的编程语言，广泛应用于信息学奥赛中，不仅因为其丰富的数据结构和算法支持，还因为其能够在竞赛环境下实现高效的解决方案。
理解序列数据 —— 如语言、音乐或视频 —— 是一项具有挑战性的任务，特别是当它依赖于大量的周围环境时。例如，如果一个人或一个物体在视频中消失，很久以后又重新出现，许多模型就会忘记它的样子。在语言领域，长短时记忆(LSTM)神经网络覆盖了足够的上下文来逐句翻译。在这种情况下，上下文窗口（在翻译过程中需要考虑的数据范围），从几十个词到大约 100 个词不等。最新的 Transformer 模型不仅改进了逐句翻译的性能，还可以通过多文档摘要生成整个 Wikipedia 的文章。这是可能的，因为 Transformer 使用的上下文窗口可以扩展到数千个单词。有了这样一个大的上下文窗口，Transformer 可以用于文本以外的应用，包括像素或音符，使其能够用于生成音乐和图像。
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
在深度学习的知识宝库中，除了前面文章中介绍的RNN，还有一个重要的分支：卷积神经网络（CNN），其广泛应用于视觉，视频等二维或者多维的图像领域。卷积网络具有深度，可并行等多种特性，这种技术是否可以应用于解单维度的时间序列问题呢？本文介绍一种最近提出的新技术：时间卷积神经网络 (Temporal Convolutional Network，TCN)，由Lea等人于2016年首次提出，起初应用于视频里动作的分割，后逐渐拓展到了一般性时序领域。
根据百度百科，生命游戏，简称为生命，是英国数学家约翰·何顿·康威在1970年发明的细胞自动机。
决策树可能会受到高度变异的影响，使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱。
本文将通过一系列的天鹅图片来解释卷积神经网络（CNN）的概念，并使用CNN在常规多层感知器神经网络上处理图像。
这是因为只有数值格式才能进行计算，而这一列是文本格式，无法进行计算。这时候，就需要将这一列转换为数值格式。
当我们听说卷积神经网络（CNN）时，我们通常会想到计算机视觉。CNN负责图像分类方面的重大突破，是目前大多数计算机视觉系统的核心，从Facebook的自动照片标签到自动驾驶汽车。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李诗萌、黄小天 本文提出了一种简单的方法，通过在原始函数中加入辅助损失改善 RNN 捕捉长期依赖关系的能力，并在各种设置下评估了该方法，包括用长达 16，000 的序列对一张图的逐个像素进行分类，以及对一个真实的基准文件进行分类；和其他常用模型和大小相当的转换器相比，该方法在性能和资源使用效率方面的表现都非常突出。 介绍 大量人工智能应用的前提是首先理解序列中事件间的长期依赖关系。例如，在自然语言处理中，有时就必须要对书中描述的远距离事件之间的关系有所了解，这样才能回答问
决策树可能会受到高度变化的影响，使得结果对所使用的特定训练数据而言变得脆弱。
想要和你的用户保持意见上的一致吗？那么你必须了解他们的心智模型。本文将针对此话题，探讨一些最佳实践和案例，助你快速入门。
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | JeyZhang，鸽子 在NLP社区中曾流行着这样一个玩笑，说是一个带注意力机制的LSTM模型在任何的NLP任务上的表现都是最好的。虽然这在过去的两年中确实如此，但这个模型已经成为了现在标准的baseline，随着NLP社区的逐步发展，大家开始转向使用其他更加有趣的模型。 不过，本文作者不想独自花费2年的时间去发掘下一个带注意力机制的LSTM模型，也不想去推翻现有效果好的一些技巧或方法。虽然许多现有的深度学习库已经考虑了神经网络实践方面的最佳实践
以前的方法通常假设预定义的候选列表，这些方法通常依赖于固定本体上的分类，或通过枚举候选列表分别对每个槽值对进行评分，输出列表中每个值的概率分布，因此不被设计来输出未知槽值。
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UI设计师一直是IT行业最热门职位之一，因其薪资待遇较高，学习门槛较低而广受欢迎。在百度指数搜索“UI设计”来看，从2012年开始，UI设计的搜索呈明显上升趋势，尤其是在2016年左右出现“井喷式”增长。
假设我们想要创建一个能够识别图像中的天鹅的神经网络模型。天鹅具有某些特征，可用于帮助确定天鹅是否存在，例如长颈，白色等。
链接: https://ieeexplore.ieee.org/document/10184514
如今，将人工智能技术应用到游戏中已经是一个成熟的研究领域，有许多会议和专门的期刊对此进行讨论。来自哥本哈根大学和纽约大学的几位研究人员近期发布的一篇综述文章中，梳理并回顾了视频游戏深度学习领域的最新进展，详细介绍了各种游戏研究平台及相关深度学习方法的演化历史，同时讨论了重要的开放性挑战。据作者介绍，其撰写该论文旨在从不同类型游戏的视角来回顾这个研究领域，指出它们对深度学习的挑战，以及如何利用深度学习来玩这些游戏。
SeFa — Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs
社交原则似乎与网络工程，设计和软件定义网络有着奇怪的联系，或许就像很多人说的一个看似无关的原则通常可以应用于其他场景。社会辅助性原则对网络控制平面的使用和SDN模型的设计有一定的指导意义。
近日，镁佳科技与网易伏羲达成深度合作，将AIGC技术应用于智能座舱领域, 共创基于智能生成预训技术的对话及图文生成产品，为语音引擎提供模态更丰富、内容更多样的交互方式，让车载智能语音在“有用”的同时“更有趣”。
作为一只数学基础一般般的程序猿，有时候连怎么求逆矩阵都不记得，之前在wikiHow上看了一篇不错的讲解如何求3×3矩阵的逆矩阵的文章，特转载过来供大家查询以及自己备忘。当然这个功能在matlab里面非常容易实现，只要使用inv函数或A^-1即可，但是有时候参加个考试什么的还是要笔算的哈哈~
Selector: <material-input:not(material-input[multiline])>
来源：机器之心 本文长度为2527字，建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与：朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
监管科学是开发新工具、标准和方法来评估所有监管产品的安全性、有效性、质量和性能的科学。
总篇链接：https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
原标题 | Accelerating TSNE with GPUs: From hours to seconds
这两种递归排序算法的思想都是将排序问题拆分为更小规模的子问题，然后递归求解，并通过合并或分区操作将子问题的结果合并成最终的排序结果。
近年来，由于图结构数据的普遍存在，基于图的深度学习在人工智能领域引越来越受到研究者的关注和重视。然而，大多数关于图的深度学习工作都专注于(半)监督学习场景，在这种场景中，模型是基于人工标注信息从而进行下游任务训练。尽管(半)监督图学习取得了成功，但由于严重依赖这些标签信息，它仍然存在一些缺点：获取ground-truth标签的成本过高，过度拟合导致泛化能力较差，以及在标签相关的对抗攻击下鲁棒性较弱。
当我们听到卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNNs）时，往往会联想到计算机视觉。CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献，也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术，从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用。 最近我们开始在自然语言处理（Natural Language Processing）领域应用CNNs，并取得了一些引人注目的成果。我将在本文中归纳什么是CNNs，怎样将它们应用于NLP。CNNs背后的直觉知识在计算机视觉的用例里更容易被理解，因此我就先
它被称为JSX，是一个JavaScript的语法扩展。我们建议在REACT中配合使用JSX，JSX可以很好地描述UI应该呈现出它应有交互的本质形式。JSX可能会使人联想到模板语言，但它具有JavaScript的全部功能。
在这篇文章里，你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。
前面介绍了keras文档一二 keras中文文档， keras中文-快速开始Sequential模型
当我们听到卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNNs）时，往往会联想到计算机视觉。CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献，也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术，从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用。
界面设计是我们熟知的关于“按钮、输入框和其他界面控件”的领域；导航设计是专用于呈现信息的一种界面形式；信息设计包含功能和信息两个方面，用于呈现有效的信息沟通
Autocad是一款强大的计算机辅助设计软件，拥有丰富的功能和灵活的操作，广泛应用于建筑、制图、工程等领域。样式是Autocad中的一个重要元素，通过样式管理技巧能够有效地提高图形制作的效率和质量。本文将从样式的定义、创建、使用以及管理四个方面详细介绍Autocad样式管理技巧。
近期，小伙伴们反映，B/S端工作难找，无论是.NET还是其它语言。与此同时，桌面端WPF和WinForm应用的招聘需求增加，尤其是WPF。前段时间，联想还招聘WPF开发岗位。本文分享了一些WPF面试题，供大家参考。先列出试题，大家先试做一下，后面给出参考答案。
而关于attention和self-attention存在非常多的形式，我们之前常见的Transformer是依赖于scaled-dot-product的形式，也就是：给定query矩阵Q, key矩阵K以及value矩阵V，那么我们的输出就是值向量的加权和，其中，分配给每个值槽的权重由Quey与相应Key的点积确定。
为了开始我们的研究，我们将以简单的“Hello”示例为例，看看当我们显式地创建操作而不是使用约定时，它是什么样子。以下是Xaml：
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
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